一.三元运算 a = 1 if (条件) else a = 2 #如果条件成立，a = 1，否则a = 2 二.文件的处理1.读取 f = open("user.txt","r",encoding="utf-8") #utf-8解码以只读的方式打开文件
print(f.read())
f.close r：文本模式，把二进制转换为文本rb：b代表binary，二进制的意思，用rb
Tensorflow实现DCGANTensorflow实现DCGANTensorflow实现DCGAN
原创
2021-08-02 14:50:37
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基于Keras的DCGAN实现说明：所有图片均来自网络，如有侵权请私信我删参考资料基于Keras
原创
2022-08-01 12:47:14
129阅读
PyTorch版本DCGAN实现的注解该篇博文是对PyTorch官方Examples中DCGAN（Deep Convolution
原创
2022-08-01 11:57:56
309阅读
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks we introduced the basic ideas behind how GANs work. We showed that they can draw samples from some
原创
2021-08-06 09:49:50
71阅读
上一节我们提到G和D由多层感知机定义。深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN，那么如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一。源码：https://github.com/Newmu/dcgan_code 。DCGAN论文作者用theano实现的，他还放上了其他人实现的版本，本文主要讨论tensorflow版本。TensorFlow版本的源码：https:/
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2024-01-07 13:43:37
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教程目的如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network），从中我们可以学习到tensorflow的运行原理与结构tensorflow运行原理TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执
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2024-06-28 20:10:26
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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！1.DCGAN的主要动机大家都知道GAN在2014年被提出后，随后的DCGAN是第一个使用了卷积进...
原创
2021-07-17 18:12:19
285阅读
训练结果：代码：代码基于 https://github.com/eriklindernoren/Keras-G
原创
2022-10-27 12:50:27
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# 实现 DCGAN in PyTorch
## 整体流程
以下是实现 DCGAN 的整体流程的表格展示：
| 步骤 | 任务 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 定义生成器模型 |
| 3 | 定义判别器模型 |
| 4 | 定义损失函数 |
| 5 | 定义优化器 |
| 6 | 训练生成器和判别器 |
| 7 | 生成新的图像 |
现在让我们逐步分
原创
2023-07-22 12:09:53
776阅读
这一博文我们来共同学习下DCGAN，也就是深度卷积GAN的意思。一：DCGAN（Deep
原创
2022-12-14 16:29:38
378阅读
# DCGAN: 生成对抗网络的深度学习算法
## 引言
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习算法，它由两个神经网络组成，一个生成器和一个判别器。GAN 在计算机视觉任务中有着广泛的应用，如图像生成、图像修复等。其中，DCGAN（Deep Convolutional GAN）是一种常用的 GAN 变体，它通过卷积神经网络将 GAN 扩展到了图像领域。
本文将介绍 DCGAN 的原理及其在 Py
原创
2024-01-29 08:34:58
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测试图样：Lena.bmp本实验涉及到两个关键词语：降熵和升熵，在图像压缩中诸如DCT变换和小波变换其目的是在保障图像质量的前提下，通过变换降熵，然后采用熵编码进行压缩，比如算术编码和哈夫曼编码等。最终得到如jpg、png等文件格式。 由于博客里面不能上传BMP图像，这里只是用了一个jpg图贴上来了。另外，针对BMP文件的读写程序和控制台main程序如下：#include "bmp.h"
#inc
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2024-09-18 12:53:01
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DCT变换能够体现出能量的关系，但是它是怎么体现点与点的关系的？ ：DCT变换，实际上就是一个傅里叶的变化，我们在图形处理的时候的DCT变换一般都是8*8，所以DCT变换时不针对像素的，最小的处理单元是这个8*8的矩阵。只有8*8这样的矩阵才会有能量关系。一个值是没有的。在对已变换的数据做反变换的时候，它是怎么还原成原来的图片的？对于DTC的反变换，因为在DCT变换的时候，滤掉了高频的本分，一般图
1. 全局解释锁是什么Global Interpreter Lock是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即使是在多核处理器上，使用GIL解释器也只允许同一时间执行一个线程。 常用的使用GIL的解释器有CPython与Ruby MRI。可见，GIL并不是python独有的特性。2. Python解释器有哪些CPython 是官方版本的解释器，用C语言编
论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.06434论文题目Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN下的无监督表征学习)我认为读paper无论别人讲得多好，也一定要去读论文原文，或许差距就在这个地方拉开摘要近年以来，机器学
原创
2022-04-19 10:12:16
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