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文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据

1 WGAN-div 简介W散度的损失函数GAN-dv模型使用了W散度来替换W距离的计算方式，将原有的真假样本采样操作换为基于分布层面的计算。2 代码实现在WGAN-gp的基础上稍加改动来实现，重写损失函数的实现。2.1 代码实战：引入模块并载入样本----WGAN_div_241.py（第1部分）import torch import torchvision from torchvision ....

【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据
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【Pytorch神经网络实战案例】16 条件WGAN模型生成可控Fashon-MNST模拟数据

1 条件GAN前置知识条件GAN也可以使GAN所生成的数据可控，使模型变得实用，1.1 实验描述搭建条件GAN模型，实现向模型中输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能，基于WGAN-gp模型改造实现带有条件的wGAN-gp模型。2 实例代码编写条件GAN与条件自编码神经网络的做法几乎一样，在GAN的基础之上，为每个模型输入都添加一个标签向量。2.1 代码实战：引入模块并载入样本---....

【Pytorch神经网络实战案例】16 条件WGAN模型生成可控Fashon-MNST模拟数据
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【Pytorch神经网络实战案例】15 WGAN-gp模型生成Fashon-MNST模拟数据

1 WGAN-gp模型生成模拟数据案例说明使用WGAN-gp模型模拟Fashion-MNIST数据的生成，会使用到WGAN-gp模型、深度卷积GAN(DeepConvolutional GAN，DCGAN)模型、实例归一化技术。1.1 DCGAN中的全卷积WGAN-gp模型侧重于GAN模型的训练部分，而DCGAN是指使用卷积神经网络的GAN，它侧重于GAN模型的结构部分，重点介绍在DCGAN中使....

【Pytorch神经网络实战案例】15 WGAN-gp模型生成Fashon-MNST模拟数据
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【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据

1 条件变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明在实际应用中，条件变分自编码神经网络的应用会更为广泛一些，因为它使得模型输出的模拟数据可控，即可以指定模型输出鞋子或者上衣。1.1 案例描述在变分自编码神经网络模型的技术上构建条件变分自编码神经网络模型，实现向模型输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能。1.2 条件变分自编码神经网络的实现条件变分自编码神经网络在变分自编码神经网络基础之上....

【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据
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【Pytorch神经网络实战案例】13 构建变分自编码神经网络模型生成Fashon-MNST模拟数据

1 变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明变分自编码里面真正的公式只有一个KL散度。1.1 变分自编码神经网络模型介绍主要由以下三个部分构成：1.1.1 编码器由两层全连接神经网络组成，第一层有784个维度的输入和256个维度的输出；第二层并列连接了两个全连接神经网络，每个网络都有两个维度的输出，输出的结果分别代表数据分布的均值与方差。1.1.2 采样器根据编码器得到的均值与方差计算出数据分布情....

【Pytorch神经网络实战案例】13 构建变分自编码神经网络模型生成Fashon-MNST模拟数据
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【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类

1、掩码模式：是相对于变长的循环序列而言的，如果输入的样本序列长度不同，那么会先对其进行对齐处理（对短序列补0，对长序列截断），再输入模型。这样，模型中的部分样本中就会有大量的零值。为了提升运算性能，需要以掩码的方式将不需要的零值去掉，并保留非零值进行计算，这就是掩码的作用2、均值模式：正常模式对每个维度的所有序列计算注意力分数，而均值模式对每个维度注意力分数计算平均值。均值模式会平滑处理同一序....

【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类
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【Pytorch神经网络实战案例】11 循环神经网络结构训练语言模型并进行简单预测

1 语言模型步骤简单概述：根据输入内容，继续输出后面的句子。1.1 根据需求拆分任务(1)先对模型输入一段文字，令模型输出之后的一个文字。(2)将模型预测出来的文字当成输入，再放到模型里，使模型预测出下一个文字，这样循环下去，以使RNN完成一句话的输出。1.2 根据任务设计功能模块(1)模型能够记住前面文字的语义；(2)能够根据前面的语义和一个输入文字，输出下一个文字。1.3 根据功能模块设计实....

【Pytorch神经网络实战案例】11 循环神经网络结构训练语言模型并进行简单预测
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【Pytorch神经网络实战案例】10 搭建深度卷积神经网络

 识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123379997基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层。1.1.2 修改结果### 1.5 定义模型类 class myConNet(torch.nn.M....

【Pytorch神经网络实战案例】10 搭建深度卷积神经网络
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【Pytorch神经网络实战案例】09 使用卷积提取图片的轮廓信息（手动模拟Sobel算子）

1 载入图片并显示import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import torch import torchvision.transforms as transforms import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" ### 1 载入图片并显示 my....

【Pytorch神经网络实战案例】09 使用卷积提取图片的轮廓信息（手动模拟Sobel算子）
文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】08 识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)

1 Fashion-MNIST简介FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。....

【Pytorch神经网络实战案例】08 识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)

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