【文件属性】：
文件名称：vq-vae-pytorch:VQ-VAE实施pytorch
文件大小：58KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-16 07:15:43
Python
VQ-VAE
这是VQ-VAE的轻量级（200 loc）实现。 用于减少计算到嵌入距离所需的内存。
引入了一个敏感度术语，以使所有嵌入都使用。 从距离到嵌入的时间减去了一段时间以来未使用的灵敏度。 在找到最小距离之前。
要求
Python 3.6
PyTorch 0.3
张量理解
训练
默认情况下，它在cifar10上训练
python vq-vae-img.py
编辑超级参数，源代码中的路径以在ImageNet上进行训练
我使用跟踪模型学习进度。 默认情况下它是关闭的，使用--lera启用它。
经过40k次迭代（K = 512，D = 128）后的ImageNet重建
执照
麻省理工学院
【文件预览】：
vq-vae-pytorch-master
----.gitignore(43B)
----README.md(920B)
----vq-vae-img.py(7KB)
----utils.py(743B)
----imagenet.jpg(53KB)