# 生成数字的GAN网络（使用PyTorch）
GAN（生成对抗网络）是一种强大的深度学习模型，可用于生成以假乱真的数据。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现一个简单的GAN网络，用于生成手写数字图像。
## 什么是GAN？
GAN是由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的对抗框架。生成器的任务是生成看起来逼真的数据，而判别器的任务是尽可能准确地区分生
原创
2023-08-01 02:45:17
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打印pytorch每层参数。采用的是直接在层中加入txt的写入。需要修改的文件位置：./site-packages/torch/nn/modules/Conv2D v = F.conv2d(input, self.weight, self.bias, self.stride,self.padding, self.d
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2023-05-31 22:21:29
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该软件能够以给定的数学公式及算法生成各种绚烂的数学图像.软件中有两种生成图像的方法： （1）通过一种我自定义的脚本语言生成： 软件中定义一套简单易学的脚本语言,用于描述数学表达式.使用时需要先要将数学表达式写成该脚本的形式,解析脚本代码以生成相应的图像.
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2023-07-14 14:19:42
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这里的代码都是，参考网上其他的博文学习的，今天是我第一次学习GAN，心情难免有些激动，想着赶快跑一个生成MNIST数字图像的来瞅瞅效果，看看GAN的神奇。 参考博文是如下三个： https://www.jb51.net/article/178171.htm 代码不是原创，只是学习和看明白了。能让我们很直观看到GAN是如何训练的，以及产生的效果。一：实例一 导入必要的包，以及定义一些图像
原创
2022-12-14 16:28:28
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# 使用 GAN 生成数字图像的 iOS 应用
## 引言
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种用于生成新数据的深度学习模型。它由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗训练的方式不断提升生成器的能力。GAN 在计算机视觉和图像生成领域取得了巨大的成功，能够生成逼真的图像、视频等。
在本文中，我们将介绍如何使用 GAN 在 iOS 应用中生成
原创
2023-09-10 09:55:02
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# 如何实现PyTorch GAN生成
欢迎来到这篇关于如何实现PyTorch GAN生成的教程。作为一名经验丰富的开发者，我将会带领你一步步完成这个任务。首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
pie
title 实现PyTorch GAN生成的流程
"A" : 30
"B" : 20
"C" : 10
```
接下来，我们将通过表格展示每个步骤的具体操作：
|
原创
2024-06-26 05:32:09
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今早刚刚上了节实验课，关于逻辑回归，所以手有点刺挠就想发个博客，作为刚刚入门的小白，看到代码运行成功就有点小激动，这个实验没啥含金量，所以路过的大牛不要停留，我怕你们吐槽哈哈。实验结果： 手写数字识别（小白入门）1.数据预处理2.训练模型3.测试模型，保存4.调用模型5.完整代码 1.数据预处理其实呢，原理很简单，就是使用多变量逻辑回归，将训练28*28图片的灰度值转换成一维矩阵，这就变成了求78
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2023-11-28 13:05:26
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生成对抗网络（GAN）在图像生成领域展现了出色的性能。通过这样的技术，用户可以生成高质量的图像，这在多种应用场景中得到了广泛应用。本博文将详细介绍如何使用PyTorch实现GAN生成图片，并围绕备份策略、恢复流程、灾难场景等进行综合分析。
## 备份策略
在实现GAN模型时，合理的备份策略能够确保我们在训练过程中数据的安全性及完整性。以下内容展示了一个周期性的备份计划。
```mermaid
在这篇博文中，我们将深入探究“GAN生成实战 PyTorch”。我们将分步解析如何搭建环境、实现GAN模型，并提供一些实用的排错指南及扩展应用场景。让我们开始吧！
我们需要首先进行环境准备。确保你的计算机上能够顺利运行我们的代码。
### 环境准备
在开始之前，你需要确保安装好以下前置依赖：
- Python 3.6+
- PyTorch
- torchvision
- matplotli
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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数字、字符串、列表、元组、字典数字Python Number 数据类型用于存储数值。Python Number 数据类型用于存储数值，包括整型、长整型、浮点型、复数。（1）Python math 模块：Python 中数学运算常用的函数基本都在 math 模块import math
print(math.ceil(4.1)) #返回数字的上入整数
print(math.floor(4.9)
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2023-05-26 18:41:52
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# 缺陷生成GAN 2023
## 引言
缺陷生成是在工业生产中非常重要的一个任务。通过生成缺陷图像，我们可以训练机器学习模型来检测和识别这些缺陷，从而提高生产线的效率和质量。近年来，生成对抗网络（GAN）在生成高质量图像方面取得了巨大的成功，因此使用GAN来生成缺陷图像是一个有潜力的方法。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现缺陷生成GAN模型。我们将首先介绍GAN的基本原理，然
原创
2023-09-19 04:35:12
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# 生成UUID数字的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入java.util包)
B --> C(创建UUID对象)
C --> D(生成UUID数字)
D --> E(输出UUID数字)
E --> F(结束)
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|----
原创
2024-06-12 03:35:40
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1.使用Math方法，Math.random()随机生成一个double类型[0,1)(包括0，不包括1,带有争议),如果想生成1~N的随机数：int num = (int)(Math.random()*N);向上取整：Math.ceil(double a);向下取整：Math.floor(double a);四舍五入：Math.round(double a);2.使用Random类来生成随机数p
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2023-06-01 09:33:13
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Random类 (java.util) Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的R
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2024-04-23 22:25:34
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本篇博客是在写faster-rcnn遇到的没见过的函数，所以这篇博客随着代码的编写不定期更新。1.tqdmtqdm在阿拉伯语中的意思是进展。tqdm可以在长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)，是一个快速、扩展性强的进度条工具库。from tqdm import tqdm
from time import sleep
for i in tqdm(r
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2024-07-19 07:09:29
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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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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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个人写lstm为核心的算法时遇到的一些小问题，主要是变长序列的处理，多GPU训练的使用，以及在使用多GPU训练时同时处理变长序列时遇到数据不能正常传入模型等问题，总结如下。1、变长序列处理变长序列构成的数据集如果想以batch size>1的形式读入算法模型，需要统一长度。pytorch架构下，使用：“from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence,
