在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦. 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙. 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分

推荐的几个开源实现 znxlwm 使用InfoGAN的结构,卷积反卷积 eriklindernoren 把mnist转成1维,label用了embedding wiseodd 直接从tensorflow代码转换过来的,数据集居然还用tf的数据集.. Yangyangii 转1维向量,全连接 FangYang970206 提供了多标签作为条件的实现思路 znxlwm 专门针对MNIST数据集的一个实现方法,转1维,比较接近原paper的实现方法 训练过程 简述 # z - 随机噪声 # X - 输

1.安装pip: python -m pip install -U pip (打开命令行窗口:Anaconda Prompt) 升级:python -m pip install --upgrade pip (相关用法:https://pip.pypa.io/en/latest/user_guide/#installing-from-wheels) 查询已经安装的包:pip list2.安装nilearn: pip install -U --user nilearn (打开命令行窗口:Anacon

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点,范围从-0.5到0.5均匀分布,增加一个维度得到200行1列的数据(生成二维数据)x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#生成随机噪声,形状和x_data相同noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)y_data

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点,范围从-0.5到0.5均匀分布,增加一个维度得到200行1列的数据(生成二维数据)x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#生成随机噪声,形状和x_data相同noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)y_data

2.3 Activation Function import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # fake data x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 使用torch生成500个等差数据 x = Variable(x) x_np = x.data.numpy() # 转换成 np 类型

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

FAILED_LOGIN_ATTEMPTS 用于指定连续登陆失败的最大次数 达到最大次数后,用户会被锁定,登陆时提示ORA-28000 UNLIMITED为不限制 精确无误差 是 实时 PASSWORD_LIFE_TIME 用于指定密码有效天数 最少为1,UNLIMITED为不限制 如果已经有用户被提示ORA-28002错误,需要重新修改一次密码,即使此资源已经设置为UNLIMITED 精确无误差 否,始终开启 PASSWORD_REUSE_TIME 用于指定密码可重用时间 UNLIMITED为

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题:给定一批样本,训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示: 生成器(generator):输入一个随机噪声,生成一张图片 判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片 训练判别器D时,需要利用生成器G生成的假图片和来自现实世界的真图片:训练生成器时,只需要使用噪声生

因为持续集成需要,所有项目编译完之后生成一个多语言的安装包.之前生成mst文件都是手动操作,而且mst文件必须每次重新和新的安装包“关联”,否则中文的安装包去调用英文的资源的时候就会报类似于“类型转换失败”的错误.基于这两点,有必要程序化这个流程,不然每次打包都得找我了.以下是程序的记录.比较简单. 其实就是用程序调用cmd,再次之前,请记得将wix的bin目录加入到系统变量中.否则命令不会被识别:然后将程序执行目录指向目标目录. static void Main(string[] args)

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc

读聪明人的笔记,是不是也能变聪明呢? Image Caption是一个融合计算机视觉.自然语言处理和机器学习的综合问题,它类似于翻译一副图片为一段描述文字. Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式, 其中I表示图,S为目标单词序列,其中S={S1,S2,-},其中St为来自于数据集提取的单词.训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值,即使生成的语句和目标语句更加匹配,也可以表达为用尽可能准确的用语句去描述图像. Image Caption主要研究分为以下几个方向: 1

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

深度学习之 GAN 进行 mnist 图片的生成 mport numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image import PIL def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def extract_image(path, extract_path): with open(path, 'rb') as f: data = f.read(

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之

参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html torch.nn.init.constant_(tensor, val) 使用参数val的值填满输入tensor 参数: tensor:一个n维的torch.Tensor val:用于填满tensor的值 举例: w = torch.empty(,) nn.init.constant_(w, 0.3) 返回: tensor([[0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000], [

诗歌生成比分类问题要稍微麻烦一些,而且第一次使用RNN做文本方面的问题,还是有很多概念性的东西~~~ 数据下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1uCDup7U5rGuIlIb-lnZgjQ提取码:f436 data.py——数据处理 import numpy as np import os def get_data(conf): ''' 生成数据 :param conf: 配置选项,Config对象 :return: word2ix: 每个字符对应的索引id,如u'月'

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

Valse 2017 | 生成对抗网络(GAN)研究年度进展评述 https://www.leiphone.com/news/201704/fcG0rTSZWqgI31eY.html?viewType=weixin 雷锋网按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人.在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系