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RSS订阅原创 DCGAN代码实战
定义生成器#使用长度为100的noise作为输入，也可以使用torch.randn(batchsize,100,1,1)return x一个全连接层，将输入的 100 维噪声向量映射为一个 256 * 7 * 7 = 12544 维的向量。这一操作将噪声转变为图像的特征表示，便于后续反卷积操作。批归一化层，用于标准化线性层输出的 12544 个元素，使其分布更加稳定，有助于模型收敛。
2024-11-13 20:21:32
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原创 生成对抗网络的训练步骤代码笔记
输出：torch.Size([64,1,28,28))我们先来查看数据，该输出表示imgs张量的尺寸为64：批次大小，即每个 batch 中有 64 张图片。1：通道数，这里是灰度图像，所以通道数为 1。如果是彩色图像，通常通道数为 3（RGB）。28, 28：图像的高度和宽度，分别为 28 像素。所以我们生成器的输出也应该为(1，28，28)大小的图片。nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.Tanh()return img整个网络由一系列的Linear。
2024-11-13 11:07:57
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空空如也
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