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sagan-pytorch：在PyTorch中的自注意力生成对抗网络实现

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简介：
Sagan-pytorch是一个基于PyTorch框架的代码库，实现了使用自注意力机制的生成对抗网络(SAGAN)，用于提升图像合成的质量和多样性。 sagan-pytorch 是 PyTorch 中的自我注意生成对抗网络（SAGAN）。其用法如下： 运行 `python train.py` 命令，并确保输入目录结构与 torchvision.datasets.ImageFolder 一致，例如： ``` 路径/类1 路径/类2 ... ``` 评估 FID 分数的代码基于特定笔记。从 DCGAN 生成器（无残留连接）得到的样本在进行了 120k 次迭代后，模型显得不足，FID 得分约为 120。此模型随后被折叠。 使用 ResNet 生成器并进行 290k 迭代后的样本显示 FID 分数降至约 64.8。这可能是因为增加了网络的大小和采用了更稳定的学习计划（即：用于生成器与鉴别器之间不平衡学习，具体为1:5更新比例）。此策略似乎提升了样本质量。 尝试使用 ResNet 模型并采用 1:1 更新时间表则显得困难且不稳定。

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  • sagan-pytorch：在PyTorch中的自注意力生成对抗网络实现
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    Sagan-pytorch是一个基于PyTorch框架的代码库，实现了使用自注意力机制的生成对抗网络(SAGAN)，用于提升图像合成的质量和多样性。 sagan-pytorch 是 PyTorch 中的自我注意生成对抗网络（SAGAN）。其用法如下： 运行 `python train.py` 命令，并确保输入目录结构与 torchvision.datasets.ImageFolder 一致，例如： ``` 路径/类1 路径/类2 ... ``` 评估 FID 分数的代码基于特定笔记。从 DCGAN 生成器（无残留连接）得到的样本在进行了 120k 次迭代后，模型显得不足，FID 得分约为 120。此模型随后被折叠。 使用 ResNet 生成器并进行 290k 迭代后的样本显示 FID 分数降至约 64.8。这可能是因为增加了网络的大小和采用了更稳定的学习计划（即：用于生成器与鉴别器之间不平衡学习，具体为1:5更新比例）。此策略似乎提升了样本质量。 尝试使用 ResNet 模型并采用 1:1 更新时间表则显得困难且不稳定。
     
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