文件名称：vaeac:具有任意条件的变分自动编码器
文件大小：146KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:37:07
Python
具有任意条件的变分自动编码器 带有任意条件的变分自动编码器（VAEAC）是基于变分自动编码器的神经概率模型，可以对观测特征的任意子集进行条件化，然后对其余特征进行采样。 有关更多详细信息，请参见以下文章： Oleg Ivanov，Michael Figurnov，Dmitry Vetrov。 带有任意条件的变体自动编码器，ICLR 2019，。 该PyTorch代码实现了该模型，并从论文中复制了结果。 设置 从requirements.txt安装先决requirements.txt 。 此代码已在Linux（但也应在Windows上运行），Python 3.6.4和PyTorch 1.0上进行了测试。 要将CelebA下载数据集运行到某个目录中，请解压缩img_align_celeba.zip并在datasets.py文件中设置正确的celeba_root_dir （即指向解压缩文件
【文件预览】：
vaeac-master
----VAEAC.py(8KB)
----train_utils.py(2KB)
----nn_utils.py(4KB)
----data()
--------original_data()
--------prepare_data.py(2KB)
--------evaluate_results.py(2KB)
--------fetch_data.sh(328B)
----train.py(8KB)
----prob_utils.py(13KB)
----inpaint.py(6KB)
----datasets.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----impute.py(10KB)
----celeba_model()
--------model.py(4KB)
----imputation_networks.py(4KB)
----__init__.py(0B)
----requirements.txt(106B)
----.gitignore(36B)
----mask_generators.py(12KB)
----README.md(6KB)