Pytorch 分布式训练主要有两种方式：torch.nn.DataParallel ==> 简称 DPtorch.nn.parallel.DistributedDataParallel ==> 简称DDP本文结合源码了解下Pytorch的这两个方法，本文主要记录DP和DDP的使用方式。DP 只用于单机多卡，DDP 可以用于单机多卡也可用于多机多卡，后者现在是Pytorch分布式训练的
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2024-01-26 09:35:18
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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
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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
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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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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
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# 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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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
DDPG算法原理的示意以及程序实现基本原理与结构：DDPG算法是Actor-Critic (AC) 框架下的一种在线式深度强化学习算法，因此算法内部包括Actor网络和Critic网络，每个网络分别遵从各自的更新法则进行更新，从而使得累计期望回报最大化。DDPG算法将确定性策略梯度算法和DQN算法中的相关技术结合在一起，之前我们在讲DQN算法时，详细说明了其中的两个重要的技术：经验回放和目标网络。
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2023-07-24 17:56:55
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文章目录1. 简介2. 概述2.1. 什么是GAN（生成对抗网络）2.2. 什么是DCGAN（深度卷积生成对抗网络）3. 输入4. 数据5. 实现5.1. 权重初始化5.2. 生成器5.3. 判别器5.4. 损失函数和优化器5.5. 训练5.5.1. 第一部分 - 训练判别器5.5.2. 第二部分 - 训练生成器6. 结果6.1. 损失随迭代次数的变化趋势图6.2. 可视化G的训练过程6.3. 真
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2023-11-03 20:42:11
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13.1 未标记样本事实上，未标记样本虽未直接包含标记信息，但若它们与有标记样本是从同样的数据源独立同分布采样而来，则它们所包含的关于数据分布的信息对建立模型将大有裨益。下图给出一个直观的例示。若仅基于图中的一个正例和一个反例，则由于待判别样本恰位于两者正中间，大体上只能随机猜测；若能观察到图中的未标记样本，则将很有把握地判别为正例。 让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就
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2024-07-15 20:46:34
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使用特征匹配和随机图像增强实现DCGAN模型生成艺术品。我对使用GAN进行艺术创作的想法很感兴趣，因此我开始研究人们设法创造
原创
2024-05-18 20:34:03
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图像风格迁移最后要生成的图片是怎样的是难以想象的，所以朴素的监督学习方法可能不会生效，Content Loss根据输入图片和输出图片的像素差别可以比较损失\(l_{content} = \frac{1}{2}\sum (C_c-T_c)^2\)Style Loss从中间提取多个特征层来衡量损失。利用\(Gram\) \(Matrix\)(格拉姆矩阵)可以衡量风格的相关性，对于一个实矩阵\(X\)，
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2024-01-16 16:35:01
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DCGAN
原创
2021-08-02 15:44:16
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pytorch代码import argparseimport osimport numpy as npimport mathimpor
原创
2021-04-22 20:13:53
244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
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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
PyTorch 0.4新版本 升级指南PyTorch 终于从0.3.1升级到0.4.0了, 首先引入眼帘的,是PyTorch官方对自己的描述的巨大变化.PyTorch 0.3.1说:PyTorch is a python package that provides two high-level features:• Tensor computation (like numpy) with stro
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2024-07-25 12:24:30
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?文章目录?? 一、引言：了解PyTorch版本信息的重要性? 二、虚拟环境的基础知识? 三、在终端中查看PyTorch版本信息3.1 激活虚拟环境3.2 查看PyTorch版本? 四、示例操作? 五、常见问题及解决方案5.1 ImportError：No module named 'torch'5.2 虚拟环境未激活或激活不正确? 六、总结与展望 ? 一、引言：了解PyTorch版本信息的重要性
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2024-07-24 12:55:59
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安装cuda 我强调下 这个需要注意版本问题的.
注意 (个人的想法,安装思路,仅供参考)pytorch 需要注意这个现在支持的版本.根据这个支持的版本去下载对应的cuda和cudnn 应为你 pytorch 的版本对不上 你cuda装上了也不行的. 到时候检测运行的时候直接就False.我现在安装的pytorch 支持 cuda的版本是 11.3. 所以你们安装的时候需要注意. 应该是可以用低版
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2023-11-19 19:06:14
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常被误解的DCGAN
原创
2021-07-13 15:47:59
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