文件名称：gan-vae-pretrained-pytorch-master.zip
文件大小：88.1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2023-08-24 04:49:30
人工智能 DCGAN MNIST 机器学习 深度学习
其中包含了DCGAN网络对MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100数据集的预训练模型，还有GANs网络与MLP的结合预训练模型，亲测有效，已经用到论文的代码中来实现所需要的预训练的功能
【文件预览】：
gan-vae-pretrained-pytorch-master
----mnist_classifier()
--------lenet.py(1KB)
--------lenet_pretrained_load.ipynb(3KB)
--------train.py(2KB)
--------weights()
----cifar10_dcgan()
--------dcgan.py(9KB)
--------dcgan_cifar10_pretrained_load.ipynb(88KB)
--------samples()
--------weights()
----readme.md(4KB)
----cifar100_dcgan_grayscale()
--------weights_rect()
--------dcgan.py(12KB)
--------dcgan_cifar100_pretrained_load.ipynb(77KB)
--------samples()
--------samples_rect()
--------weights()
----_config.yml(30B)
----mnist_dcgan()
--------dcgan_mnist_pretrained_load.ipynb(31KB)
--------dcgan.py(9KB)
--------samples()
--------weights()
----mnist_gan_mlp()
--------accuracy.pdf(14KB)
--------gan_mnist.py(8KB)
--------gan_mnist_pretrained_load.ipynb(31KB)
--------samples()
--------loss.pdf(12KB)
--------weights()
----mnist_vae()
--------vae.py(5KB)
--------vae_load.ipynb(18KB)
--------samples()
--------weights()
----.gitignore(59B)
----cifar10_classifier()
--------cifar_pretrained_load.ipynb(1KB)
--------train.py(6KB)
--------model.py(3KB)