实例引入实例1：演示with session的使用import tensorflow as tf
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
with tf.Session() as sess:
print("相加：%i"%sess.run(a+b))
print("相乘：%i"%sess.run(a*b))结果： 相加：7 相乘：12实例2：演
文章目录1.预创建的Estimator2.线性模型3.提升树4.提升树模型理解5.从Keras model到Estimator model 1.预创建的EstimatorEstimator 是 Tensorflow 完整模型的高级表示，它被设计用于轻松扩展和异步训练。在 Tensorflow 2.0 中，Keras API 可以完成许多相同的任务，而且被认为是一个更易学习的API。Tensorf
文章目录基本概念Tensorflow实现完整代码 基本概念1、变分自编码器属于无监督学习 2、变分自编码器的主要作用是可以生成数据 3、VAE的网络结构：Tensorflow实现VAE实现 MNIST 手写数字识别 1、库导入：import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from PIL import Image
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2024-04-28 00:52:15
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首先简单介绍一下AE和VAE然后在完成代码实践一、什么是自编码器（Auto-encoder）自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。这种算法的大致思想是：将神经网络的隐含层看成是一个编码器和解码器，输入数据经过隐含层的编码和解码，到达输出层时，确保输出的结果尽量与输入数
如何使用VAE模型进行手写数字图片的创建其实主要依赖于两个发生器，一个是编码，一个是解码实现步骤如下：将数字手写的图片库传入到VAE中经过编码器（卷积神经网络）得到一个语义值（包括手写数字识别的特征，这里我们设置4个维度，分别代表：粗细，弯曲程度等）将获得的四个值进行平均数和标准差的求解，（目的是为了符合正态分布，为什么使用正态分布做随机数，因为正态分布形成的随机数比较精准）使用随机分布发生器进行
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2024-03-29 14:50:46
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全部 VAE 代码：https://github.com/FelixMohr/Deep-learning-with-Python/blob/master/VAE.ipynb 自编码器是一种能够用来学习对输入数据高效编码的神经网络。若给定一些输入，神经网络首先会使用一系列的变换来将数据映射到低维空间，这部分神经网络就被称为编码器。 然后，网络会使用被编码的低维数据去尝试重建
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2024-07-31 16:09:18
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# 变分自编码器（VAE）及其在PyTorch中的实现
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，广泛应用于图像生成、语音合成、异常检测等领域。在这篇文章中，我们将介绍VAE的基本原理，并提供一个基于PyTorch的实现示例，以帮助你更好地理解这一重要的机器学习模型。
## 什么是VAE？
VAE是一种通过变分推断来学习概率模型的生成模型。与传统
# 变分自编码器（Variational Autoencoder）简介
## 引言
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据分布的表示。它是由自编码器（Autoencoder）发展而来的，通过引入隐变量（latent variable）来提高模型的表达能力。VAE结合了无监督学习和生成模型的优点，广泛应用于生成图像、文本等领域。
原创
2023-08-01 00:52:18
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上一节介绍了app的生成和基础设定这一节会为大家介绍更进一步的，我们需要控制出外远走啦，例如登山啦我们的地形实在太小啦，那怎么办呢？（1）你可以将plane的scale变大一点（2）你可以移除Plane然后添加一个Terrain移除plane添加Terrain然后我们可以制作属于我们的地形地形属性框选中一定形状和大小，然后在地形上拖动，就会出现属于你自己的地形了，应该有点山的轮廓了。成
# 如何使用PyTorch实现条件变分自编码器（Conditional VAE）
## 引言
条件变分自编码器（Conditional Variational Autoencoder，CVAE）是一种生成模型，它不仅学习数据的潜在表示，还能根据条件变量（如类别）生成样本。本文将指导新手如何在PyTorch中实现CVAE，我们将从理解流程开始，再逐步分析每个步骤，并给出对应的代码。
## 实现
原创
2024-09-30 06:05:38
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1评论
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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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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近期看论文要用到VAE，看了很多资料，有这样一种感觉，要么过度过于偏向数学原理，要么只是讲了讲网络结构。本文将两者结合，以简洁易懂的语言结合代码实现来介绍VAE。1 解决问题VAE是变分推断（variational inference ）以及自编码器（Auto-encoder）的组合，是一种非监督的生成模型，其概率图模型和深度学习有机结合，近年来比较火热。VAE可以用于但不局限于降维信息检索等任务
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2023-11-24 21:30:43
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一、为什么需要建立数据模型数据模型是组织和存储数据的方法；适合业务和基础数据存储环境的模型，具有以下几点好处：性能：快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐；成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果复用，降低数据系统中的存储和计算成本；效率：改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率； 质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性； 二、关系数
# 变分自编码器(VAE)训练与测试
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据的潜在分布。与传统自编码器不同，VAE采用了概率推断的方式，使得生成的数据更加多样化。本文将通过Python代码示例来详细讲解如何训练和测试一个简单的VAE模型。
## VAE的基本原理
VAE的核心思想是将输入数据映射到潜在空间，然后从潜在空间中生
1.介绍Variable实际上，Variable是Torch里的一种数据类型，他与tensor没有什么很大的区别，但是他们属于不同的数据类型，Variable对象有更多的属性。主要的区别如下：①、Variable类型的变量具有自动求导的功能②、Variable类型的变量会被放到一个计算图中，Variable类型的变量具有三个属性：data、grad、grad_fn:data: 取出Variable
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2023-10-20 13:47:26
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## 使用PyTorch实现变分自编码器（VAE）的流程
变分自编码器（VAE）是一种流行的生成模型，可以用于图像生成、数据降维等任务。下面的内容将会详细介绍如何利用PyTorch实现一个简单的VAE，并提供一个明确的步骤和代码示例。
### 实现流程
以下是实现VAE的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-17 04:51:35
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由于论文需要，开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题，由于语言功底不好，所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣主要是我自己的原因，但是我更多的把语言当成是一个工具，需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候，大多数时候如果要自己写代码，这个还是行不通的。简单的说一下在PCA，第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时，一篇博客提到的数据输入层中，数据简单处理的几种方法之
要使用两个工具：pyenv和virtualenv。前者用于管理不同的Python版本，后者用于管理不同的工作环境。1 pyenvpyenv是一个Python版本管理工具，它能够进行全局的Python版本切换，也可以为单个项目提供对应的Python版本。使用pyenv以后，可以在服务器上安装多个不同的Python版本，也可以安装不同的Python实现。不同Python版本之间的切换也非常简单。pye
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2024-06-19 08:41:14
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Tensorflow代码笔记（一）tf.app.run函数入口，类似于c/c++中的main()，大概意思是通过处理flag解析，然后执行main函数。 有两种情况： · 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test) · 如果你的代码中的入口函数叫main()，则你就可以把入口写成tf.app.run()tf.
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2024-03-19 08:27:39
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