步骤：数据处理：将数据喂给网络搭建网络模型Loss训练模型测试第一步 数据处理将数据集处理成FTRecord的标准格式（也可以是其它格式，详见下面的参考链接）将数据传给TensorFlowTensorFlow 读取自己的数据集数据存储形式如下：Train_TFRecords_00123
Train_TFRecords_00017
......数据存储地址TFRecordPath；用os.listd
对于最流行的机器学习框架来说，TensorFlow 2.0 将是一个重要的里程碑：大量的更改即将到来，所有的一切都以人人可以使用 ML 为目标。但是，这些更改要求老用户完全重新学习如何使用框架：本文介绍了 1.x 和 2.x 版本之间的所有（已知的）差异，主要是思维方式的改变，并着重介绍了新实现的优缺点。对于新手来说，本文也是一个很好的起点：现在就开始以 TensorFlow 2.0 的方式思考，
文章目录GAN原理概述Tensorflow搭建GAN神经网络 GAN原理概述论文:GenerativeAdversarialNets 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 。GAN模型中包括一个生成模型G和一个判别模型D。 生成模型G接收一个均匀分布中取得的随机值z为输入（又叫噪声z），输出由生成模型G产生的图片（和真实图片格式相同）。 判别模型D分别
文章目录一、tf.gather二、tf.gather_nd三、tf.where四、scatter_nd五、meshgrid 一、tf.gathertf.gather 可以实现根据索引号收集数据的目的。考虑班级成绩册的例子，共有4 个班级，每个班级35 个学生，8 门科目，保存成绩册的张量shape 为[4,35,8]。x = tf.random.uniform([4,35,8],maxval=1
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络GAN 入门自 2014 年 Ian Goodfellow 的《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》论文发表以来，GAN 的进展突飞猛进，生成结果也越来越具有照片真实感。就在三年前，Ian Goodfellow 在 reddit 上回答 GAN 是否可以应用在文本领域的问题
tf.gather和gather_nd从params中收集数值，tf.scatter_nd 和 tf.scatter_nd_update用updates更新某一张量。严格上说，tf.gather_nd和tf.scatter_nd_update互为逆操作。1. 已知数值的位置，从张量中提取数值：tf.gather, tf.gather_ndtf.gather indices每个元素（标量）
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络GAN 入门自 2014 年 Ian Goodfellow 的《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》论文发表以来，GAN 的进展突飞猛进，生成结果也越来越具有照片真实感。 就在三年前，Ian Goodfellow 在 reddit 上回答 GAN 是否可以应用在文本领域的问
自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说，他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络，使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠，可以说，研究机器学习的人，不懂 GAN，简直都不好意思出门。下面我们来简单介绍一下生成式对抗
一、TnesorFlow 计算模型————计算图1、 计算图概念1.1 Tensor Tensor就是张量, 可以简单理解为多维数组，表明了数据结构1.2 FlowFlow 表达了张量之间通过计算相互转化的过程，体现了数据模型1.3 数据流图基础数据流图是每个 TensorFlow 程序的核心，用于定义计算结构
每一个节点都是一个运算，每一条边代表了计算之间的依赖关系上图展示了可完成基本加法运算
TensorFlow的命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。TensorFlow是张量从图的一端流动到另一端的计算过程，这也是TensorFlow的编程模型。
一 运行机制
TensorFlow的运行机制属于“定义”和“运行”相分离。从操作层面可以抽象为两种：模型的构建和模型的运行。
二 基
GAN生成对抗网络是近几年来最酷的技术，可以做到影像生成。 GAN中的生成器是输入任意一个向量，输出一张图像。输入向量的每个值可能代表着输入图像的某个特征。GAN不但有生成器，还有一个判别器。输入一张图像，然后对这张图像进行评价这张图像是否真实。 生成器和判别器不断对抗而进化，生成器为了骗过生成器而不断生成更逼真的图像，而判别器也会不断进化使得能够判断出生成器生成的图片。 首先初始化生成器和判别器
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理
同样非常重要的DCGAN的原理
如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
一、GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfe
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2021-07-02 16:11:36
523阅读
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理
同样非常重要的DCGAN的原理
如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
一、GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfello
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2019-06-24 08:19:46
170阅读
生成对抗网络(GANs)是深度学习研究和开发中最活跃的领域之一，因为它们具有不可思议的生成合成结果的能力。在这个博客中，我们将通过一个具体的例子来构建基础的GANs。 GANs是深度学习研究和开发最活跃的领域，因为它们具有不可思议的生成合成结果的能力。在这篇文章中，我们将会搭建一个简单的GANs。接下来会从以下几个方面进行讲解：GAN工作的基本思想实现一个基于GAN模型，从一个简单的分布中
GAN网络：判别式模型 和 生成式模型 的概念？判别式：红色坐标是蓝色还是黄色生成式：红色坐标是蓝色的概率多少，是黄色的概率是多少？...
原创
2021-09-05 18:30:05
590阅读
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假）。 生成网络，同样也可以看成是一个神经网络模型，输入是一组随机数Z，输出是一个
原创
2021-08-12 22:02:51
498阅读
生成对抗网络 (GAN)。通过学习图像训练数据集的隐分布（图像的“隐空间”），GAN 可以生成看起来极为真实的新图像。一个 GAN 由两部分组成：一个“生成器”模型（可将隐空间中的点映射到图像空间中的点）和一个“判别器”模型，后者是一个可以区分真实图像（来自训练数据集）与虚假图像（生成器网络的输出）之间差异的分类器。GAN 训练循环
原创
2023-01-17 01:46:05
178阅读
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假） 生成网络，同样也可以看成是一个神经网络模型，输入是一组随机数Z，输出是一个图
原创
2021-08-12 22:02:47
238阅读
常见的GAN网络的相关原理及推导在上一篇中我们给大家介绍了GAN的相关原理和推导，GAN是VAE的后一半，再加上一个鉴别网络。这样而导致了完全不同的训练方式。 GAN，生成对抗网络，主要有两部分构成：生成器，判别器。生成器网络的主要工作是负责生成样本数据，输入的是高斯白噪声z，输出的是样本数据向量x：判别器网络的主要工作是负责检测样本的数据增加，输入真实或者生成的样本数据，输出样本的标签
阅读本文时，假设你对inception有一定的了解。主要使用inception v3的模型，再后面接一个softmax，做一个分类器。具体代码都是参照tf github。 将原先的softmax输出抛弃，自定义分类的种类，训练参数，得到自己的分类模型步骤一：数据准备，准备自己要分类的图片训练样本。项目下需要有以下文件夹：bottleneck(空文件夹)data
