使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）源码（详细步骤讲解+注释版） 01 手写数字识别
1 卷积神经网络（CNN）简介在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型，仍占用了1G左右的GPU内存，因此需要探索更加节约资源的方式。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主要思想是通过卷积操作对输入图像的特征进....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 下
上一节，我们已经建立好了模型所必需的鉴别器类与Dataset类。使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 上接下来，我们测试一下鉴别器是否可以正常工作，并建立生成器。1 测试鉴别器# 数据类建立 celeba_dataset = CelebADataset(r'F:\学习\AI\对抗网络\face-data\celeba_aligned_small.h5....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 上
1 数据集描述此项目使用的是著名的celebA（CelebFaces Attribute）数据集。其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，每张图片都做好了特征标记，包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记，数据由香港中文大学开放提供（不包含商业用途的使用）。在实际训练前，已经将数据处理成了HDF5的数据集格式。使用h5py处理HDF5数据集可以提供很多方便，使....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）01 手写字体识别
前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1 生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的....
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