1.创建tensor1.1 直接创建直接根据数据创建:x = torch.tensor(2,3) # 创建 2*3 的 tensor
x = torch.tensor([5.5, 3]) # 创建 tensor，值为[5.5, 3]
print(x)
# tensor([5.5000, 3.0000])
# 在制定 GPU 上创建与 data 一样的类型
torch.tensor
FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion文章学习笔记用于红外与可见光图像融合的生成式对抗网络文章主要贡献我们提出了一种生成式对抗架构，并设计了一种专门用于红外和可见光图像融合的损失函数。讨论了GANs用于图像融合的可行性和优越性。据我们所知，这是第一次采用遗传算法来解决图像融合
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2024-07-04 17:48:10
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以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务，因为按照传统的机器学习思路，我们根本没有真值（ground truth）可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图像生成领域发
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2023-09-01 07:54:49
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文章目录一、本文的实例说明二、GAN原理说明三、GAN网络架构说明1）生成器架构2）判别器架构3）训练数据四、Pytorch代码五、生成结果六、一些理解1）为什么在代码中生成器每训练5次判别器才训练一次？2）为什么最终生成的数字还是不太清晰？ 一、本文的实例说明本文旨在用Pytorch构建一个GAN网络，这个GAN网络可以生成手写数字。二、GAN原理说明这快不做赘述，CSDN上（及baidu上）
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2023-11-26 19:47:40
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文章目录生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?2、如何训练GAN？3、 训练DCGAN实现人脸生成（1）网络结构（2）Pytorch实现4、 GAN的应用 生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?所谓的生成对抗网络，就是一种可以生成特定分布数据的神经网络模型GAN网络结构如上图所示，网络结构中，最重要的是两个模块：和，输入的数据，
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2023-12-07 07:17:18
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按照计划，学习深度学习的第一步是对minist数据集进行分类，选取的网络也是比较简单的网络，主要是为了大概理解一个深度学习网络的框架是怎么样的以及如何从零开始做一深度学习项目。在第一步的基础上，接下来就是需要处理更大难度的数据集以及选取复杂度更大的网络模型。 一、数据集 这里选择了torchvision.datasets中的CIFAR10数据集，该数据集是torchvision自带的数据集之一，包
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2023-07-11 21:36:12
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简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包：设置参数：给出标准数据：构建模型：构建优化器迭代细节画图全部代码：参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
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2024-04-30 02:20:12
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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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1. VGG块VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输入输出通道数。import time
import torch
from torch import nn, optim
import sys
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2023-08-14 20:28:59
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# 探索生成对抗网络（GAN）与PyTorch的实现
## 引言
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，旨在生成与真实数据相似的样本。GAN由两个主要组成部分：生成器和判别器。生成器负责生成数据，而判别器则负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。通过这两者的对抗训练，GAN能够生成高质量的样本。
在本文中，我们将通过具体的代码示例来探讨如何在PyTorch中实现GAN，并配合可视化工
原创
2024-08-18 04:01:27
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## 如何使用PyTorch实现GAN网络
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，常用于生成数据。实现GAN的一般流程包括数据准备、模型构建、损失函数定义、训练过程以及结果展示。以下是实现GAN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|--------------------------------|
原创
2024-10-13 05:03:17
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每个人都有一些照片、想去修复
原创
2021-07-28 09:59:09
1449阅读
2019 cvpr：Pluralistic Image Completionhttps://ar...
原创
2021-07-18 16:42:16
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、DenseNet二、代码三、自己捣鼓的过程（大家就跳过吧）总结 前言一、DenseNet二、代码找了2个代码，还考虑用H-DenseU-Net的代码。https://github.com/stefano-malacrino/DenseUNet-pytorch
https://github.com/THUHoloLab
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2024-01-30 05:58:17
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文章目录GAN代码实操导包导入参数＋建立输出文件夹设定cuda加载数据定义模型并将模型移到device上做DataParallel数据并行定义损失函数和优化器反归一化开始训练在训练过程中动态自定义进度条显示信息网络优化（for循环内部）训练成果展示数据并行化用单卡运行用多卡做数据并行DataParallel GAN代码实操GAN的理论部分已经讲过，下面是代码实战。可以生成MNIST数据集的手写数
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2023-10-24 07:21:06
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PyTorch复现VGG学习笔记一篇简单的学习笔记，实现五类花分类，这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节，请去看论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》简单说明下数据集，下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明一、环境准备可以去看之前的一篇博客，里面写的很详细
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2023-07-26 22:18:13
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_inference.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_demo.py这篇文章主要介绍了生成对抗网络（Generative Adversa
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2023-09-15 14:26:16
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VGG网络结构网络中的亮点：通过堆叠多个3x3的卷积核来代替大尺度卷积核(减少所需参数)，可以拥有相同的感受野 1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。 2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。 3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,
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2023-12-22 12:20:24
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生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成
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2023-11-26 11:21:06
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在深度学习的实践中，我经常会遇到“请补全pytorch代码”的各种需求。为此，我整理了一些解决这类问题的参考资料和实用技巧，确保能够高效地完成代码补全任务。下面是关于如何构建一篇包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化的文章。
### 版本对比
在处理PyTorch版本的更新时，我们首先需要了解不同版本之间的兼容性。这部分可能包含各个版本在功能和性能上的差异。
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