【文件属性】：
文件名称：chainer-disentanglement-lib:Chainer中的无监督解缠表示学习
文件大小：3.39MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-04 19:23:42
Python
Chainer-disentanglement-lib
该存储库收集了用于无监督的纠缠表示学习的最新方法的Chainer实现。 在dSprites [13]和mpi3d_toy [14]数据集上对代码进行了定量和定性评估。
如何使用
克隆存储库和安装要求
git clone git@github.com:pfnet-research/chainer_disentanglement_lib.git
cd chainer_disentanglement_lib
a）通过requirements.txt安装requirements.txt
该存储库已在Python 3.6.8上进行了测试。
所需的python软件包在requirements-gpu.txt中列出。 请注意，您可能需要手动安装其他库，例如cuda。
pip install -r requirements-gpu.txt
【文件预览】：
chainer-disentanglement-lib-master
----bin()
--------download_dataset.sh(654B)
--------set_envirion.sh(362B)
--------example.sh(805B)
----pod-cpu.yml(1KB)
----images()
--------dip_vae_2()
--------dip_vae_1()
--------factor_vae()
--------result()
--------beta_vae()
----train.py(5KB)
----requirements-gpu.txt(192B)
----local_evaluation.py(5KB)
----pod-gpu.yml(1KB)
----LICENSE(1KB)
----evaluate.py(7KB)
----net()
--------jointvae.py(12KB)
--------betavae.py(814B)
--------factorvae.py(4KB)
--------dipvae.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------shared.py(6KB)
----requirements-cpu.txt(168B)
----Dockerfile-cpu(905B)
----README.md(9KB)
----utils_chainer.py(15KB)
----Dockerfile-gpu(908B)
----extra_metrics_configs()
--------irs.gin(824B)