文件名称：vae.pytorch：深度特征一致的变分自动编码器的PyTorch实现
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-13 23:42:24
Python
PyTorch中的深度特征一致变分自动编码器 深度特征一致变分自动编码器的PyTorch实现。 我基于侯宪旭，沉琳琳，孙可，邱国平实施了DFC-VAE。 我使用CelebA数据集训练了该模型。 有关数据集的更多详细信息，请。 安装 克隆此存储库。 建议使用python 3.6。 使用命令pip install -r requirements.txt安装库。 数据集 您需要从上下载CelebA数据集，并按照以下方式进行排列。 . ├── README.md ├── requirements.txt ├── models ├── utils ... └── data └── celeba ├── images │ ├── 000001.jpg │ └── ... └── annotations
【文件预览】：
vae.pytorch-master
----.gitignore(17B)
----requirements.txt(210B)
----models()
--------simple_vae.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----utils()
--------vis.py(3KB)
--------loss.py(3KB)
--------anno.py(2KB)
--------interpolate.py(2KB)
--------data.py(2KB)
--------train.py(4KB)
----README.md(1KB)
----run.sh(152B)
----interpolate.sh(246B)