compare_gan:比较GAN代码

【文件属性】：
文件名称：compare_gan:比较GAN代码
文件大小：207KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-01 00:12:09
Python 比较GAN 该存储库为与生成对抗网络相关的许多组件提供TensorFlow实现： 损耗（例如非饱和GAN，最小二乘GAN和WGAN）， 罚金（例如渐变罚金）， 归一化技术（例如频谱归一化，批归一化和层归一化）， 神经体系结构（BigGAN，ResNet，DCGAN）和 评估指标（FID分数，初始分数，精确召回率和KID分数）。 该代码可通过配置，并在GPU / TPU / CPU上运行。 几篇研究论文都利用了该存储库，其中包括： Mario Lucic *，Karol Kurach *，Marcin Michalski，Sylvain Gelly，Olivier Bousquet [NeurIPS 2018] Karol Kurach *，Mario Lucic *，翟小华，Marcin Michalski，Sylvain Gelly [ICML 2019] M

【文件预览】：
compare_gan-master
----example_configs()
--------dcgan_celeba64.gin(647B)
--------sndcgan_celebahq128.gin(655B)
--------resnet_lsun-bedroom128.gin(653B)
--------resnet_cifar10.gin(652B)
--------biggan_imagenet128.gin(1KB)
--------README.md(513B)
----colabs()
--------s3gan_demo.ipynb(78KB)
--------ssgan_demo.ipynb(14KB)
--------Convex_Polygons_Dataset.ipynb(10KB)
----LICENSE(11KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----compare_gan()
--------test_utils.py(3KB)
--------metrics()
--------main.py(4KB)
--------eval_gan_lib.py(8KB)
--------eval_utils.py(7KB)
--------eval_gan_lib_test.py(4KB)
--------utils.py(6KB)
--------runner_lib.py(13KB)
--------datasets.py(22KB)
--------gans()
--------tpu()
--------datasets_test.py(4KB)
--------__init__.py(620B)
--------runner_lib_test.py(9KB)
--------architectures()
--------hooks.py(5KB)
----AUTHORS(288B)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(266B)
----README.md(6KB)