DCGAN实现

最新推荐文章于 2025-10-09 08:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-09 08:00:00 发布 · 920 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文档介绍了如何配置环境，包括创建Anaconda环境、安装Jupyter Notebook，以及远程访问Jupyter Notebook的详细步骤。之后，文章提及了DCGAN的实现，首先涉及数据下载的准备工作。

文章目录

参考PyTorch 教程DCGAN，在Jupyter notebook上实现；

1. 环境配置

1.1 Anaconda&Jupyter Notebook安装

conda create -n tf_py36 python=3.6 创建环境
source activate tf_py36 激活环境
Install ptorch， torchvision 请参考官网
pip install jupyter 安装Jupyter

1.2 远程访问Jupter notebook

参考GPU云服务器配置

ssh 连接远程服务器，激活虚拟环境tf_py36
jupyter notebook的配置：需要生成jupyter notebook配置文件

 jupyter notebook --generate-config
 Writing default config to: /home/cyli/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Mr_Limitless

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

[GAN实战] DCGAN实现

计算机视觉

11-08

1738

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model from tensorflow.keras.activations import relu from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping from tensorfl.

TensorFlow实现DCGAN

蓬莱道人的博客

06-17

2263

DCGAN叫做深层卷积生成对抗网络，它是在GAN的基础上把GAN的生成模型和判别模型用CNN 实现，而不是简单的多层感知机。此外，论文还对CNN 进行改进，去掉了了CNN 中的全连接层，批量归一化处理，使用了反卷积操作，以及使用了LReLu激活函数等等。参考论文：《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Ge...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

DCGAN-pytorch实现带数据集和说明文件

01-07

用pytorch实现的DCGAN，代码结构清晰，附有说明文件和数据集下载地址。并有结果图片。下载后请先查看 readme.md文件

经典GAN架构：DCGAN详解与复现（含代码）

最新发布

fykam的博客

10-09

631

DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是一种结合卷积神经网络的经典GAN架构，专门用于图像生成。它包含生成器和判别器：生成器通过反卷积层将随机噪声转化为高分辨率图像，判别器则通过卷积层判断图像真伪。本文详细介绍了DCGAN的架构，并提供了分步骤复现教程，包括数据加载（以CIFAR-10为例）、模型初始化（含PyTorch代码实现生成器和判别器）以及训练过程（优化器和损失函数设置）。通过生成器与判别器的对抗训练，DCGAN能够生成逼真的图像。完整的代码示例帮助读者解决复现中可能遇到的问题。

DCGAN 浅析与实现

weixin_41431170的博客

10-11

556

DCGAN 浅析与实现结构简述训练细节实现方式生成器鉴别器效果![效果](https://img-blog.csdnimg.cn/20201011150553751.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTQzMTE3MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center) DCGAN1 主

精选资源

基于Pytorch框架，搭建DCGAN实现二次元头像自动生成系统，包括了前后端

07-01

【作品名称】：基于Pytorch框架，搭建DCGAN实现二次元头像自动生成系统，包括了前后端【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。...

红外图像增强-基于DCGAN实现的低对比度红外图像增强算法-附项目源码-优质项目实战.zip

07-20

基于DCGAN实现的低对比度红外图像增强算法不仅能够显著提升红外图像的质量，还能在多个实际应用场景中发挥重要作用。而此项目的源码分享，无疑为相关领域的研究者和工程师提供了一个宝贵的资源，有助于推动该技术的...

本科毕业设计-基于Pytorch框架，搭建DCGAN实现二次元头像自动生成系统详细文档+源码+全部资料.zip

12-20

本科毕业设计-基于Pytorch框架，搭建DCGAN实现二次元头像自动生成系统详细文档+源码+全部资料.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试...

利用DCGAN实现相似图片自动绘制的应用“图自绘”的设计与实现研究.pdf

04-27

在深入探讨基于DCGAN（深度卷积生成对抗网络）实现相似图片自动绘制应用“图自绘”的设计与实现之前，首先需要对DCGAN进行一个基本的了解。DCGAN是由Radford等人在2015年提出的一种生成对抗网络（GAN），它利用卷积...

利用DCGAN实现相似图片自动绘制的应用“图自绘”的设计与实现研究.zip

06-20

本文将详细介绍如何利用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）来实现一个名为“图自绘”的应用，该应用旨在通过自动化的方式绘制出与给定图片相似的新图片。生成对抗网络（GAN）是由Ian Goodfellow于2014年提出的，它包含...

DCGAN

02-25

DCGAN

DCGAN的实现

zhang@deeplearning

01-30

1450

导入数据与模块 %matplotlib inline import pickle as pkl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.io import loadmat import tensorflow as tf network inputs def model_inputs(real

基于pytorch的DCGAN代码实现（DCGAN基本原理+代码讲解）

weixin_48335963的博客

05-08

1万+

DCGAN原理 Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络) DCGAN是将CNN 与 GAN 结合，原理与GAN一样，只是将G和D换成两个卷积神经网络（CNN），DCGAN将CNN做了一些改变，为提高样本质量和收敛速度。 ·strided convolution 替代确定性的pooling(从而可以让网络自己学习downsampling(下采样) 。G 网络中使用微步幅度卷积（fractionally strided convol

使用DCGAN实现人脸图像生成

weixin_33716557的博客

01-31

1276

DCGAN介绍原始的GAN网络在训练过程中生成者生成图像质量不太稳定，无法得到高质量的生成者网络，导致这个问题的主要原因是生成者与判别者使用相同的反向传播网络，对生成者网络的改进就是用卷积神经网络替代原理的MLP实现稳定生成者网络，生成高质量的图像。这个就是Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN)的由来。相比GAN，DCG...

生成对抗网络学习笔记5----DCGAN（unsupervised representation learning with deep convolutional generative adv）的实现