文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones视频手把手教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdVGG原论文：点
# 如何实现“patch GAN pytorch实现”
## 一、流程概述
在实现“patch GAN pytorch实现”这个任务中，我们需要按照以下步骤逐步进行操作。具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 定义生成器模型 |
| 3 | 定义判别器模型 |
| 4 | 定义损失函数 |
| 5 | 训练模
原创
2024-05-18 05:17:50
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requires_gradrequires_grad=True 要求计算梯度；requires_grad=False 不要求计算梯度；
在pytorch中，tensor有一个 requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。 tensor的requires_grad的属性默认为False,若一个节点（叶子变量：自己创建的tensor）requires_
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2023-07-11 21:35:43
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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
268阅读
1、GAN 原理以训练一个形如 “1010” 格式的向量生成器为例：需要构造两个神经网络为：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）其中，生成器接受随机噪声，并据此生成一个size=4的向量。判别器判断接受的向量是真实样本还是生成器的生成样本，给出输入是真实样本的概率在训练过程中，生成器的目标是尽量生成真实的数据去欺骗判别器。而判别器的目标就是尽量把生成数据和真实样本区分
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2023-10-08 10:58:33
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一直想了解GAN到底是个什么东西，却一直没能腾出时间来认真研究，前几日正好搜到一篇关于PyTorch实现GAN训练的文章，特将学习记录如下，本文主要包含两个部分：GAN原理介绍和技术层面实现。一、什么是GAN2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论文。没错，我说的就是《Generative Adversarial Nets》，这标志着生成对抗网络（
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2023-11-04 22:53:07
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在编程中遇到了with torch.no_grad()用法，想整明白，过程中有一些意料之外的东西，故此记录一下。 首先说明一下环境，以下的测试均在：python3.6, pytorch1.2.0 环境下给出：官网的截图如下： 主要有几个重要的点：torch.no_grad上一个上下文管理器，在你确定不需要调用Tensor.backward()时可以用torch.no_grad来屏蔽梯度计算在被to
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2024-06-05 14:01:23
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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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本次的主要任务是利用pytorch实现对GAN网络的搭建，并实现对手写数字的生成。GAN网络主要包含两部分网络，一部分是生成器，一部分是判别器。本次采用的数据库还是MNIST数据集，这里对数据的获取不在赘述。1、生成器生成器的主要功能是生成我们所需要的样本，这里是28*28的图片。首先生成长度为100的高斯噪声，并且将噪声通过线性模型升维到784维。激活函数采用Relu。# 定义判别器 ####
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2023-08-20 10:18:04
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目录导入库数据准备定义生成器定义判别器 初始化模型，优化器及损失计算函数 绘图函数GAN的训练 运行结果 编辑导入库import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional
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2023-07-17 22:13:16
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给定训练数据，GANs能够估计数据的概率分布，基于这个概率分布产生数据样本（这些样本可能并没有出现在训练集中）。 GAN中，两个神经网络互相竞争。给定训练集X，假设是几千张猫的图片。将一个随机向量输入给生成器G(x)，让G(x)生成和训练集类似的图片。判别器D(x)是一个二分类器，其试图区分真实的猫图片和生成器生成的假猫图片。总的来说，生成器的目的是学习训练数据的分布，生成尽可能真实
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2023-07-30 16:12:54
87阅读
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
146阅读
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
121阅读
# 如何实现PyTorch GAN
## 概述
GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，可用于生成逼真的图像。在PyTorch中，我们可以很容易地实现一个GAN模型。这篇文章将教你如何实现一个简单的PyTorch GAN 模型。
### **步骤概览**
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
原创
2024-04-20 06:42:25
34阅读
作者：Hmrishav Bandyopadhyay编译：ronghuaiyang导读一篇比较经典的图像复原的文章。你知道在那个满是灰尘的相册里的童年旧照片是可以复原的吗？是啊，就是那种每个人都手牵着手，尽情享受生活的那种！不相信我吗？看看这个：图像修复是人工智能研究的一个活跃领域，人工智能已经能够得出比大多数艺术家更好的修复结果。在本文中，我们将讨论使用神经网络，特别是上下文编码器的图像修复。本文
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2023-08-29 20:35:48
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# 如何实现pytorch中GAN网络的损失
## 整体流程
首先，我们需要了解GAN（Generative Adversarial Network）的工作原理。GAN是由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的对抗网络，生成器负责生成数据，而判别器负责判断生成的数据是真实的还是假的。整个训练过程是通过不断优化生成器和判别器的损失函数来实现的。
下面是实现GA
原创
2024-02-23 07:13:27
165阅读
GAN 自从被提出后，便迅速受到广泛关注。我们可以将 GAN 分为两类，一类是无条件下的生成；另一类是基于条件信息的生成。近日，来自韩国浦项科技大学的硕士生在 GitHub 上开源了一个项目，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。
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2021-07-12 10:47:44
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GAN 自从被提出后，便迅速受到广泛关注。我们可以将 GAN 分为两类，一类是无条件下的生成；另一类是基于条件信息的生成。近日，来自韩国浦项科技大学的硕士生在 GitHub 上开源了一个项目，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。
近日，机器之心在 GitHub 上看到了一个非常有意义的项目 PyTorch-StudioGAN，它是一个 PyTorch
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2021-07-16 18:20:49
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前言在学习了深度学习的梯度下降算法之后，做一些总结来记录一下。在深度学习中，当我们构建好学习系统之后，需要建立数据模型，初期选择较为简单的线性模型作为我们理解深度学习相关知识概念的基础模型。 在权重数量不多，目标函数是凸函数的情况下可以通过分治法来找寻全局最优点。一、概念梯度下降算法：在我们确定好最初权重猜测之后，想要找到目标点，此时需要确定往数轴的哪个方向，此时梯度的定义就是通过目标函数对权重求
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2023-10-08 00:30:38
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引言ResNet 有效地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以训练高达 1000 层的卷积网络。网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向传播的时候，梯度越小，就越难以更新，随着层数的增加，这个现象越严重。之前有两种常见的方案来解决这个问题：1.按层训练，先训练比较浅的层，然后在不断增加层数，但是这种方法效果不是特别好，而且比较麻烦2.使用更宽的层，或者增加
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2024-01-03 09:01:19
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