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chainer-Variational-AutoEncoder:基于http的变体自动编码器
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2021-05-14
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Chainer-Variational-AutoEncoder Chainer实现的变体自动编码器 要求 链条机 M1模型 火车 例如,使用train_VAE.py开始训练模型 $python train_VAE.py 产生资料 您可以通过提供一个潜在的空间矢量来生成数据。 例如, $python generated.py --model [model/created_model.pkl] M2模型 火车 例如,使用train_VAE_yz_x.py开始训练模型 $python train_VAE_yz_x.py 生成提供1个样本输入的数据集。 您可以通过提供样本输入来生成数据集。 例如, $python generated_yz_x.py --model [model/created_model.pkl] 穿越M2模型的潜在空间 要生成在M2模型的潜在空间中飞行的电影,请运行:
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chainer-Variational-AutoEncoder-master.zip (13个子文件)
chainer-Variational-AutoEncoder-master
README.md 1KB
generate_yz_x.py 3KB
run_flying.py 4KB
dataset
mnist
mnist.pkl 52.4MB
freyfaces
freyfaces.pkl 29.71MB
VAE.py 2KB
dataset.py 7KB
model
mnist_VAE_YZ_X_1000.pkl.zip 11.63MB
svhn_VAE_YZ_X_1000.pkl.zip 22.13MB
generate.py 1KB
VAE_YZ_X.py 5KB
train_VAE_yz_x.py 5KB
train_VAE.py 4KB
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