摘要: 上面2个函数定义好了,那么剩下的编写网络就比较容易了,我们在ResNet结构介绍中有一个表,再贴出来: Layer_name Output_size 20-layer ResNet Conv1 32 X 32 Kernel_size=3 X 3 Num_output = 16 Stride = 1 阅读全文
posted @ 2017-04-03 21:47 Charles-Wan 阅读(7102) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要: 3.搭建网络: 搭建网络之前,要确保之前编译 caffe 时已经 make pycaffe 了。 步骤1:导入 Caffe 我们首先在 ResNet 文件夹中建立一个 mydemo.py 的文件,本参考资料我们用 spyder 打开。要导入 Caffe 的话直接 import caffe 是不可以的 阅读全文
posted @ 2017-03-19 21:19 Charles-Wan 阅读(13703) 评论(5) 推荐(2) 编辑
摘要: 先来梳理一下我们之前所写的代码,原始的生成对抗网络,所要优化的目标函数为: 此目标函数可以分为两部分来看: ①固定生成器 G,优化判别器 D, 则上式可以写成如下形式: 可以转化为最小化形式: 我们编写的代码中,d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_c 阅读全文
posted @ 2017-03-04 17:24 Charles-Wan 阅读(30493) 评论(4) 推荐(1) 编辑
摘要: 声明:Caffe 系列文章是我们实验室 黄佳斌 大神所写的内部学习文档,已经获得他的授权允许。 本参考资料是在 Ubuntu14.04 版本下进行,并且默认 Caffe 所需的环境已经配置好,下面教大家如何搭建 KaiMing He 的 Residual Network(残差网络)。 Cite: H 阅读全文
posted @ 2017-02-25 17:50 Charles-Wan 阅读(28099) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要: GAN 这个领域发展太快,日新月异,各种 GAN 层出不穷,前几天看到一篇关于 Wasserstein GAN 的文章,讲的很好,在此把它分享出来一起学习:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913。相比 Wasserstein GAN ,我们的 DCGAN 好像低了 阅读全文
posted @ 2017-02-11 23:43 Charles-Wan 阅读(12351) 评论(36) 推荐(2) 编辑
摘要: 在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: 输入完成后点击运行,运行过程中 阅读全文
posted @ 2017-01-26 18:33 Charles-Wan 阅读(19364) 评论(22) 推荐(3) 编辑
摘要: 在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: 这个函数的作用是在训练的过程中保存采样生成的图片。 在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 model.py,定义生成器,判别器和训练过程 阅读全文
posted @ 2017-01-21 22:59 Charles-Wan 阅读(22213) 评论(11) 推荐(0) 编辑
摘要: 前面我们了解了 GAN 的原理,下面我们就来用 TensorFlow 搭建 GAN(严格说来是 DCGAN,如无特别说明,本系列文章所说的 GAN 均指 DCGAN),如前面所说,GAN 分为有约束条件的 GAN,和不加约束条件的GAN,我们先来搭建一个简单的 MNIST 数据集上加约束条件的 GA 阅读全文
posted @ 2017-01-09 21:35 Charles-Wan 阅读(20785) 评论(14) 推荐(1) 编辑
摘要: 前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现。 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来, 阅读全文
posted @ 2017-01-02 17:38 Charles-Wan 阅读(89248) 评论(4) 推荐(4) 编辑
摘要: 圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新。祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐。 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifa 阅读全文
posted @ 2016-12-26 13:45 Charles-Wan 阅读(8091) 评论(3) 推荐(1) 编辑