文件名称：ecgan：以诊断和患者元数据为条件的ECG GAN
文件大小：17KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-24 10:05:03
Python
ecgan ECG GAN以类和元数据为条件。 利用我为ECG自我监督学习编写的代码库的一部分，这是Stanford ML Group AI for Healthcare训练营的一部分。 GAN的所有工作都属于此类。 要运行，请键入python run.py并在其中添加要保存检查点和日志记录信息的目录名称。 您可以选择使用以下标志来修改程序行为： skip_gan ：跳过GAN培训。 如果要从检查点加载状态，则很有用。 gan_path ：要加载的GAN检查点路径。 必须已由该程序的上一次运行保存。 gan_lr ：您的GAN的学习率。 默认值： 2e-4 z_dim ：噪声矢量的维数应为多少。 默认值： 256 skip_ds ：跳过下游分类。 如果您只想训练GAN而不要评估它，则很有用。 ds_path ：要加载的下游分类检查点路径。 必须已由该程序的上一次运行保存。
【文件预览】：
ecgan-master
----models()
--------generator.py(1KB)
--------resnet_1d.py(9KB)
--------discriminator.py(1KB)
--------__init__.py(125B)
----dataprocessing()
--------dataset.py(5KB)
--------gandataset.py(1KB)
--------datamodule.py(2KB)
--------__init__.py(118B)
--------gandatamodule.py(1KB)
----run.py(2KB)
----systems()
--------ecgan.py(5KB)
--------classifier.py(2KB)
--------__init__.py(86B)
----.gitignore(10B)
----README.md(1KB)
----utils()
--------data_info.py(2KB)
--------metrics.py(1KB)
--------__init__.py(2KB)
--------paths.py(260B)
--------parsing.py(1KB)