Beta-VAE 项目下载及安装教程

Beta-VAE 项目下载及安装教程

【免费下载链接】Beta-VAE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Beta-VAE

1、项目介绍

Beta-VAE 是一个基于 PyTorch 实现的变分自编码器（VAE）项目，特别关注于 β-VAE 的实现。β-VAE 是一种改进的 VAE 模型，旨在更好地学习数据的潜在表示，特别是在解耦表示方面。该项目实现了两篇论文的核心内容：

• β-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework by Higgins et al. (ICLR 2017)
• Understanding disentangling in β-VAE by Burgess et al. (arxiv:1804.03599, 2018)

2、项目下载位置

你可以通过以下链接访问并下载 Beta-VAE 项目：

Beta-VAE GitHub 仓库

3、项目安装环境配置

在开始安装之前，请确保你的系统满足以下环境要求：

• Python 3.6.4
• PyTorch 0.3.1.post2
• Visdom

环境配置步骤

1. 安装 Python 3.6.4

   你可以通过以下命令安装 Python 3.6.4：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3.6
   

2. 安装 PyTorch 0.3.1.post2

   你可以通过以下命令安装 PyTorch 0.3.1.post2：

   pip install torch==0.3.1.post2
   

3. 安装 Visdom

   你可以通过以下命令安装 Visdom：

   pip install visdom
   

环境配置示例

4、项目安装方式

1. 克隆项目仓库

   使用以下命令克隆 Beta-VAE 项目到本地：

   git clone https://github.com/1Konny/Beta-VAE.git
   

2. 进入项目目录

   进入克隆的项目目录：

   cd Beta-VAE
   

3. 初始化 Visdom 服务器

   在运行项目之前，你需要启动 Visdom 服务器：

   python -m visdom.server
   

   启动后，你可以在浏览器中访问 http://localhost:8097 查看训练过程。

5、项目处理脚本

Beta-VAE 项目提供了多个处理脚本，用于在不同数据集上运行实验。以下是一些常用的脚本示例：

• 运行 CelebA 数据集实验

  sh run_celeba_H_beta10_z10.sh
  

• 运行 3D Chairs 数据集实验

  sh run_3dchairs_H_beta4_z10.sh
  

• 运行 dSprites 数据集实验

  sh run_dsprites_B_gamma100_z10.sh
  

你可以根据需要调整脚本中的参数，或者直接运行 main.py 文件进行自定义实验。

示例脚本

python main.py --dataset 3DChairs --beta 4 --lr 1e-4 --z_dim 10 --objective H --model H --max_iter 1e6

通过以上步骤，你应该能够成功下载、安装并运行 Beta-VAE 项目。如果你在安装过程中遇到任何问题，请参考项目的 GitHub 页面或相关文档。

【免费下载链接】Beta-VAE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Beta-VAE