DeepInversion:PyTorch的“梦to以求”的官方实施

梦to以求：通过DeepInversion进行无数据的知识转移 该存储库是在CVPR 2020上提出的``蒸馏官方实现。 该代码将有助于反转Torchvision模型（在ImageNet上经过预训练）的图像，并在另一个模型上运行图像以检查泛化。我们计划使用CIFAR10示例和师生培训来更新回购协议。 有用的链接： ：来自ResNet50v1.5，约2GB，按类组织，约140k图像。在第4.4节（无数据知识转移）中使用过，最好在gThumb中查看。 执照 版权所有（C）2020 NVIDIA Corporation。版权所有。 这项工作可通过Nvidia源代码许可（1-Way商业）获得。要查看此许可证的副本，请访问 更新 2020年7月7日。在cifar10文件夹中为ResNet34添加了CIFAR10反演结果。有关知识提升的法规将很快出台。 2020年6月16日。为第一个BN层添加了新