【文件属性】:
文件名称:generative-reversible
文件大小:11.38MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-04-27 12:42:19
JupyterNotebook
训练生成可逆网络
该存储库包含与论文《代码。
安装
安装 。
安装其他依赖项,例如numpy,matplotlib,seaborn等。
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跑步
要重现CelebA的结果,请首先在Notebooks / celeba下运行笔记本电脑:
每次运行250个纪元绝对应该足以获得与相似的结果。
要重现MNIST结果,请在Notebooks / mnist下运行笔记本:
您应该获得类似于。 潜在尺寸可以说比本文中的意义要小,可以肯定地可以进一步优化和稳定该设置,如果您有兴趣进行讨论,请随时与我联系。
引用
如果您在科学出版物中使用此代码,请引用我们为:
@inproceedings { schirrm_revnet_2018 ,
author = { Schirrmeister, Robin Tibor and Chrabąszcz, Patryk
【文件预览】:
generative-reversible-master
----README.rst(2KB)
----notebooks()
--------smalldata()
--------celeba()
--------mnist()
----fid_tensorflow.py(10KB)
----reversible()
--------util.py(3KB)
--------spectral_norm.py(2KB)
--------fid_score.py(9KB)
--------__init__.py(0B)
--------models.py(2KB)
--------training.py(554B)
--------inception.py(5KB)
--------gaussian.py(664B)
--------revnet.py(18KB)
--------iterators.py(3KB)
--------sliced.py(3KB)
--------plot.py(1KB)