文件名称：nvae:NVAE的非官方玩具实现《深度分层变体自动编码器》
文件大小：1.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 04:49:21
tiny vae pytorch-implementation nvae Python
NVAE NVAE的非官方玩具实现 该工具很小，仅用于学习和验证模型结构： 如上图所示，模型架构非常简单，图像被缩放为64x64大小，以减少计算量。 以下操作未实现，因为它们只是一些技巧，但它们大大增加了计算复杂度： 国际空军 离散混合逻辑分布（已替换为较轻的自适应损失） 例子 头发和其他细节仍然模糊，但这主要是因为所使用的图像是低质量的64x64尺寸，并且模型非常小。 用法 训练 只需指定图像目录，更多内容请参见python train.py -h 。 python train.py --dataset_path < img> --batch_size 128 在训练期间，数据加载器将捕获图像的中心区域并将其缩放为64 x 64，并且检查点将保存到checkpoints目录中。 产生影像 替换文件random_sample.py的默认检查点路径，并运
【文件预览】：
nvae-master
----train.py(6KB)
----recon_test.py(1KB)
----nvae()
--------utils.py(2KB)
--------dataset.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------losses.py(3KB)
--------encoder.py(2KB)
--------vae_celeba.py(1KB)
--------common.py(3KB)
--------decoder.py(4KB)
----random_sample.py(829B)
----LICENSE(11KB)
----assets()
--------z0.gif(568KB)
--------framework.png(588KB)
--------z2.gif(98KB)
--------demo.jpeg(126KB)
--------z1.gif(291KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(2KB)
----gen_imgs.py(1KB)