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TheNumericsOfGANs:该存储库包含用于重现论文“ GANs的数字”中的核心结果的代码。
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2021-05-02
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GAN的数值 该存储库包含用于重现论文核心结果的代码。 要引用此作品,请使用 @INPROCEEDINGS{Mescheder2017NIPS, author = {Lars Mescheder and Sebastian Nowozin and Andreas Geiger}, title = {The Numerics of GANs}, booktitle = {Advances in neural information processing systems}, year = {2017} } 您可以在上找到更多详细信息。 依存关系 该项目使用Python 3.5.2。 在运行代码之前,您必须先安装 这些依赖可以通过运行pip来安装 pip install tensorflow-gpu numpy scipy matplotlib tqdm 指示 首先下载和并将
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TheNumericsOfGANs-master.zip (45个子文件)
TheNumericsOfGANs-master
.gitignore 1KB
run.py 4KB
data
splits
celebA
all.lst 2.13MB
test.lst 107KB
train.lst 2.02MB
cifar-10
test.lst 15B
train.lst 85B
__init__.py 35B
experiments
celebA
altgd.py 921B
conopt.py 901B
conopt0.py 892B
simgd.py 875B
inception_score
conopt_conv3.py 969B
dcgan_conv4.py 979B
conopt_conv4.py 968B
dcgan_conv3.py 979B
comparison
altgd.py 1KB
conopt.py 1KB
smooth.py 1KB
simgd.py 1KB
divergence
JS.py 958B
indicator.py 972B
standard.py 970B
LICENSE 1KB
notebooks
.gitignore 6B
mog-eigval-dist.ipynb 21KB
scripts
eval.py 2KB
README.md 1KB
consensus_gan
models
dcgan4_nobn.py 1KB
conv4.py 1KB
dcgan4_nobn_cf.py 1KB
__init__.py 1KB
dcgan3_nobn.py 1KB
dcgan3_nobn_cf.py 1KB
conv3.py 1KB
dcgan3.py 2KB
dcgan4.py 2KB
resnet_cf.py 3KB
resnet.py 3KB
utils.py 5KB
inception_score.py 4KB
optimizer.py 5KB
ops.py 9KB
inputs.py 3KB
train.py 7KB
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yilinwang
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