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
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
转载
2024-04-28 00:52:15
82阅读
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
转载
2024-03-29 14:50:46
57阅读
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
转载
2024-07-31 16:09:18
28阅读
本教程通过自包含的例子介绍 PyTorch 的基本概念。要查看格式更加优美的图文并茂的教程，请移步：http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/pytorch_with_examples.html
PyTorch的核心是提供了两个主要特性:n维Tensor，类似于numpy，但可以在GPU上运行。
建立和训练神经网络的自动微分我们将使用一个完全连接的relu网络
VAE实现 PyTorch 记录
近年来，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）作为生成模型的一个重要方法，逐渐在自动编码、数据生成等领域得到了广泛应用。随着深度学习技术的发展和开源框架的普及，使用 PyTorch 实现 VAE 的需求日益增加。以下是我对 VAE 在 PyTorch 中实现的过程整理的复盘记录。
### 背景描述
在 2013 年，Kingm
# PyTorch VAE实现
## 介绍
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，可用于从高维数据中学习潜在表示，并生成具有相似特征的新样本。在本文中，我们将使用PyTorch实现一个简单的VAE模型。
## 变分自编码器
VAE是一种概率生成模型，由一个编码器和一个解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间中的概率分布，而解码器则从潜在空
原创
2023-10-17 16:07:32
222阅读
学习过Java 编程语言的小伙伴，应该都知道在Java 语言学习过程中会学到类属性的getter & setter 方法。那么在Python 中是否也有类似的方法呢？答案是，有的。今天的分享内容是：如何使用@property 装饰器去实现Python 中的getter & setter 方法。在代码实操之前，先来了解下@property 装饰器相关的小知识。有利于更好地理解以下实操
if name:
return {'state':'error','data':'名称不可为空'}类似这种验证写多了后来发不仅不美观规范，而且后期修改和添加验证也很麻烦 ，就产生了写个类似Django里面的form那种表单验证，不过比那个简陋多啦。我的习惯是用捕获异常的方式处理这种验证先明确代码的层次关系 MinLengthValidate MaxLengthValidate MaxVal
总结： AE（自编码器）：编码->n维向量->直接解码 VAE（变分自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE（条件VAE）：每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE（向量量化自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQV
转载
2024-05-14 22:57:35
1282阅读
文章目录前言数据的处理数据集的下载数据集的划分AlexNet介绍程序的实现model.pyDropout()函数train.py数据预处理导入数据集train_tool.pypredict.py模型的部署 前言搭建AlexNet来进行分类模型的训练，大致训练流程和图像分类：Pytorch图像分类之–LetNet模型差不多，两者最大的不同就是，读取训练数据的方式不同，前者读取是通过torchvis
文章目录绪论1. PyTorch基础2. 人工神经网络和反向传播3. 动态计算图（dynamic computational graph）4. 反向函数（Backward()）5. 数学：雅可比和向量 绪论本人在学PyTorch，对它的计算图产生疑惑。后学习国外一篇博文后，感觉收获颇丰，故转载翻译而来。本文将会主要关注PyTorch计算图相关和autograd类的backward等方面。 图1
转载
2024-03-04 21:24:03
81阅读
小学生python游戏编程arcade----坦克换色前言坦克换色1、RGB颜色1.1 RGB1.2 PIL 模块中的image1.3 效果图1.4 代码实现1.5 总结2、RGB转换为HSV2.1 RGB2.2 HSV2.3 python RGB 转HSV colorsys.rgb_to_hsv2.4 效果2.4 代码实现3 转换为函数，以便游戏中调用总结源码获取 前言接上篇文章继续解绍arc
转载
2024-05-17 00:57:57
41阅读
先看tflearn 官方的：from __future__ import division, print_function, absolute_import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import tensorflow as tf
import tflearn
原创
2023-05-31 10:37:42
96阅读
VAE 模型是一种有趣的生成模型，与GAN相比，VAE 有更加完备的数学理论（引入了隐变量），理论推导更加显性，训练相对来说更加容易。VAE 可以从神经网络的角度或者概率图模型的角度来解释。VAE 全名叫 变分自编码器，是从之前的 auto-encoder 演变过来的，auto-encoder 也就是自编码器，自编码器，顾名思义，就是可以自己对自己进行编码，重构。所以 AE 模型一般都由两部分的网
转载
2024-07-03 03:31:34
241阅读
关于自编码器的原理见另一篇博客 ： 编码器AE & VAE这里谈谈对于变分自编码器（Variational auto-encoder）即VAE的实现。 1. 稀疏编码首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组
转载
2023-11-11 21:31:42
168阅读
## 实现 VAE（Variational Autoencoder）的步骤和代码解析
### 1. 介绍
在开始之前，让我们先简要了解一下 VAE（Variational Autoencoder）。
VAE 是一种生成模型，它结合了自编码器（Autoencoder）和变分推断（Variational Inference）的思想。VAE 可以用于学习数据的潜在表示，并用于生成新的数据样本。
原创
2023-08-16 16:29:06
186阅读
【深度学习】【python】vae变分自编码器实现 中文注释版“你的代码很不错,不过下一秒就是我的了.” 环境要求python3.5tensorflow 1.4pytorch 0.2.0运行结果:本程序只需要tensorflow. 程序如下:#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
变分自编码器
reference: https://j
