# 实现 LSGAN 的 PyTorch 指南
在这一篇文章中，我们将通过步骤清晰的方式学习如何使用 PyTorch 实现 LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks）。首先，我会给您一个概述流程的表格，接着详细介绍每个步骤需要实施的代码，以及相应的代码注释。最后，我们还会通过流程图和旅行图的方式，帮助您更好地理解这一过程。
## 步
原创
2024-10-17 11:03:22
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最近正在学习RNN相关的知识，并尝试使用LSTM网络实现回归分析。刚刚接触RNN相关网络的上手难度比较大，首先寻找相关的代码并没有找到比较满意的。这几天终于把LSTM相关网络调试通过现在把我的代码及数据集开源，供大家学习参考。 LSTM回归算法代码分享LSTM简介数据集介绍代码展示 LSTM简介在这里不再介绍相关的理论知识。我对这个网络的理解：如果某个的时间相关性强，那么RNN相关
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2023-10-06 14:54:40
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# PyTorch 实现 LS-GAN 详解
在深度学习领域，生成对抗网络（GANs）已成为一种颇受欢迎的生成模型。其中，Least Squares GAN（LS-GAN）是其一种变体，通过最小化生成图像与目标真实图像之间的差异，从而生成更高质量的图像。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LS-GAN，并通过代码示例加深理解。
## LS-GAN 的基本原理
LS-GAN 的核心思想是
原创
2024-10-24 06:06:31
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有如下代码块 self.gan_mode = gan_mode if gan_mode == 'lsgan':
原创
2022-01-05 11:11:54
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生成网络的要点就是 判别网络利用 符合正态分布的输入到生成网络，输出到判别网络，判为假，与真实图片输入判别网络后判别为真，共同组成loss训练判别网络。而相反符合正态分布的输入到生成网络，输出到判别网络，判为真的loss
原创
2021-04-22 21:50:22
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事实证明，使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习是成功可行的。常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。
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2021-07-12 09:47:51
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1，摘要事实证明，使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习是成功可行的。常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉...
原创
2021-07-18 14:50:23
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Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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VGGVGG是牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构，在当年（2014年）的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩（第一名是GoogleNet）。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层（3x3）来
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2024-03-11 09:20:17
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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目录1、PyTorch2、PyTorch常用的工具包3、PyTorch特点4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识，希望对大家理解PyTorch有一定的帮助！1、PyTorchPyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的，解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题，
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2023-12-07 16:09:02
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最近在复现经典cv论文的网络结构，经典的AlexNet，VGG等网络由于基本都是同源的。基本只是深度和预处理的代码不同，因此用Pytorch搭建起来很容易，到了RetinaNet，由于其将多个网络融合，代码和实验量较大（RetinaNet论文的实验量吓到我了，真、实验狂魔）复现起来较困难，因此选择了取github上下载大佬的代码来用。此帖记录了跑代码的过程和全程遇到问题的解决方案。一、项目链接我采
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2023-07-20 14:17:55
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本文代码基于 PyTorch 1.x 版本，需要用到以下包：import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
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2023-06-29 13:39:41
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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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Resnet的pytorch官方实现代码解读 目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet代码细节分析 前言pytorch官方给出了现在的常见的经典网络的torch版本实现。仔细看看这些网络结构的实现，可以发现官方给出的代码比较精简，大部分致力于实现最朴素结构，没有用很多的技巧，在网络
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2023-12-18 19:17:24
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目录ResNet-18网络结构简图ResNet-18的代码结构残差块结构ResNet类构造方法和forward_make_layer方法完整的ResNet-18结构图 使用的resnet-18的源代码来源于 PyTorch1.0， torchvision0.2.2 ResNet-18网络结构简图ResNet（Residual Neural Network）来源于微软研究院的Kaiming He
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2023-11-09 06:05:09
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目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
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2023-08-05 13:32:08
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在本篇博文中，我将深入探讨如何使用 PyTorch 进行深度学习任务，包括一些代码示例和设计结构。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，其灵活性和高效性使其在研究和工业界获得了广泛应用。本文的结构将包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和异常检测。在每个部分中，我将借助不同的图表和示例代码来进行清晰的展示。
## 协议背景
在深入 PyTorch 代码之前，我们首先需要了解其
Resnext就是一种典型的混合模型，有基础的inception+resnet组合而成，通过学习这个模型，你也可以通过以往学习的模型组合，我们每次去学习掌握一个模型的精髓就是为了融合创造新的模型。 第一步先了解下图的含义 这是resnext的三种结构，这三种结构是等价的，但是©这种结构代码容易构造，所以代码以（c）的讲解。resnext的本质在与gruops分组卷积，在之前的mobilenet网络
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2024-01-02 12:24:11
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