function*语句允许你声明一个生成器函数，这种函数的返回值是一个Generator对象，它允许你控制函数的暂停、继续执行。 f.next()//inc==12 { value: 12, done: false } f.next()//inc==13 { value: undefined, done: true } 遇到yield时函数会暂停执行后面的代码 使用函数生成器时函数不会执行，因此需要使用一次next()。 上文的程序为什么到最后变成undefined呢？ 而add函数内只有两个yield，虽然三次调用next()才能完成调用过程，但最后一次不返回value，在函数末尾加上return语句就能让next返回return后的表达式值。 值得一提的是，函数生成器返回的是Generator对象，但这不影响在函数生成器内使用return。 为什么value=11和12，不应该12和13吗？
生成器 生成器的本质就是迭代器 在python中有三种⽅方式来获取⽣生成器: 1. 通过生成器函数 2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3. 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 其实就是手写的迭代器 2. 生成器函数 和普通函数没有区别. 里面有yield的函数就是生成器函数. 生成器函数在执行的时候. 默认不会执行函数体. 返回生成器 通过生成器的__next__()分段执行这个函数. 由于函数中存在了yield. 那么这个函数就是⼀个生成器 函数. 这个时候. 我们再执行这个函数的时候. 就不再是函数的执行了. ⽽是获取这个生成器. 如何使用呢? 想迭代器.
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在今天的文章里，我们将实现一个机器学习模型。这个模型可以基于给定的数据集生成无数的相似图像样本。为了实现这个目标，我们将启动生成对抗网络（GANs）并且将包含有“辛普森家族”图像特征的数据作为输入。 判别器 判别器接收从输入数据集来的真实图像和生成器来的造假图像，并判断出这个图像是真实的还是伪造的。我们可以将判别器看作是一个警察在抓住一个坏人，并放走好人。 判别器接收真实的图像和伪造的图像并且试图给出它们的真假。我们作为系统的设计者是知道它们是真实的数据集还是生成器生成的伪造图的。 你可以在这里的判别器和生成器函数里找到我们在Tensorflow上对这个模型的实现。 正如你所看见的在上面这个可视化图里，生成器和判别器有着几乎一样的结构，但是是反转的。 在第十二行对被判别器识别出来的真实图像进行了单边标注平滑。 你将会发现训练GANs是相当的难，因为这里有两个损失函数（生成器的和判别器的），而且在它们之间找到一个平衡是得到好的结果的关键。
上图就是SaGAN的网络结构，例子是将一个戴眼镜的人脸图像III生成不戴眼镜的人脸图像I^\hat{I}I^。 首先是生成器部分G，它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc，负责输出修改后的图像I^\hat{I}I^： I^=G(I,c)\hat{I}=G(I,c)I^=G(I,c) 生成器又拆分为两个网络 SaGAN损失函数 首先是SaGAN的判别器D损失，由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls两个部分，所以损失函数也是： DsrcD_{src}Dsrc的损失函数和原始 G损失，由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls两个部分，所以生成器G也要有两个对应的损失函数，分别是固定判别器时生成更真实的图像LsrcGL_{src}^{G}LsrcG EI^[log(1−Dsrc(I^))])min(\mathbb{E}_{\hat{I}}[log(1-D_{src}(\hat{I}))])min(EI^[log(1−Dsrc(I^))]) 生成器部分还有第三个损失函数
GAN的结构非常简单，就像上图这样，它有一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）：生成器的输入是一组随机的变量，输出是生成的图；判别器负责对生成的图进行打分，输出是一个 对于生成器G，希望生成的图像G(z)G(z)G(z)无限逼近于真实图像，而对于判别器D，希望无论生成的图像G(z)G(z)G(z)有多真实，判别器总是能把他和真实的图像区分开，所以说GAN是一个G和D博弈的过程 GAN损失函数 虽然GAN的优化是交替进行的，但是损失函数只有一个。 GAN和VAE VAE一般采用MSE评估生成图像，即每一个像素上的均方差，这样会使生成的图像变得模糊。但是VAE由于自身是带条件控制的，所以VAE不会生成很多奇奇怪怪的图像。 GAN采用判别器评估生成的图像，由于没了均方误差损失，所以GAN生成图像更清晰，但是由于GAN很难训练，同时原始的GAN没有条件控制的能力，所以GAN生成的图像有些会很奇怪。
StyleGAN生成的人脸 StyleGAN是目前最先进的高分辨率图像合成方法，已被证明可以在各种数据集上可靠地工作。除了逼真的人像，StyleGAN还可以用于生成其他动物，汽车甚至房间。 StyleGAN2生成的图像 主要改进包括： 生成的图像质量明显更好(FID分数更高、artifacts减少) 提出替代progressive growing的新方法，牙齿、眼睛等细节更完美 改善了Style-mixing 激活函数(leaky ReLU)总是在添加偏置后立即应用。 Precision和Recall (P&R)通过明确量化生成的与训练数据相似的图像的百分比和可以生成的训练数据的百分比，提供了额外的可见性。我们使用这些指标来量化StyleGAN2的改进。 ? 因此，我们决定重新评估StyleGAN的网络设计，并寻找一种能够生成高质量图像而不需要progressive growing的架构。 ? 图7：三种生成器(虚线上面)和鉴别器架构。
一 迭代器 一 迭代的概念 #迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？ __iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身 3 iter_dic. ，只能往后走，不能往前退 二 生成器 一 什么是生成器 #只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码 def func(): print( yield 3 print('====>end') g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 二 生成器就是迭代器 __next__ #2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值 res=next(g) print(res)
，就是计算两幅图像的直方图数据，比较两组数据的相似性，从而得到两幅图像之间的相似程度 cv.calcBackProject() 图像直方图反向投影是通过构建指定模板图像的二维直方图空间与目标的二维直方图空间 ，进行直方图数据归一化之后， 进行比率操作，对所有得到非零数值，生成查找表对原图像进行像素映射之后，再进行图像模糊输出的结果 cv.blur() 均值图像模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核，然后用此卷积核完成图像卷积得到输出结果就是图像高斯模糊之后的输出 () 快速的图像边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波器 cv.Sobel() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配 cv.fitEllipse() 轮廓点进行拟合，生成一个拟合的圆形或者椭圆 cv.fitLine() 直线拟合 cv.dilate() 膨胀可以看成是最大值滤波，即用最大值替换中心像素点
生成器是需要我们自己用python代码构建的工具。最大的区别也就如此了。 1.2 生成器的构建方式 在python中有三种方式来创建生成器： 1. 通过生成器函数 2. 通过生成器推导式 3. python内置函数或者模块提供（其实1,3两种本质上差不多，都是通过函数的形式生成，只不过1是自己写的生成器函数，3是python提供的生成器函数而已） 1.3 生成器函数 我们先来研究通过生成器函数构建生成器。 由于函数中存在yield,那么这个函数就是一个生成器函数. 我们在执行这个函数的时候.就不再是函数的执行了.而是获取这个生成器对象，那么生成器对象如何取值呢？ yield在生成器函数中可设置多个，他并不会终止函数，next会获取对应yield生成的元素。
在本文中，我们将为各种图像生成文字描述 图像描述是为图像提供适当文字描述的过程。 作为人类，这似乎是一件容易的任务，即使是五岁的孩子也可以轻松完成，但是我们如何编写一个将输入作为图像并生成标题作为输出的计算机程序呢？ 第56–63行：将提取的特征保存到磁盘 现在，我们不会一次预测所有的标题文字，因为我们不只是将图像提供给计算机，并要求它为其生成文字。 正如人们所看到的那样，这是大量的数据，将其立即加载到内存中是根本不可行的，为此，我们将使用一个数据生成器将其加载到小块中降低是用的内存。 ，并生成表中的数据项。
正文 引言 在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模，也可以用来建立变量间的条件概率分布。它的应用十分广泛，可以用来不同的数据进行建模，比如图像、文本、声音等。 变分自编码器（VAE） VAE是在Autoencoder的基础上让图像编码的潜在向量服从高斯分布从而实现图像的生成，优化了数据对数似然的下界，VAE在图像生成上是可并行的， 但是VAE存在着生成图像模糊的问题 LSGAN[8] 使用最小二乘损失函数代替了原始GAN的损失函数，让模型在训练的过程中更多的关注真实度不高的样本，缓解了GAN训练不稳定和生成图像质量差多样性不足的问题。 GAN-图像生成 根据不同的GAN所拥有的生成器和判别器的数量，可以将GAN图像生成的方法概括为三类：直接方法，迭代方法和分层方法[17]。 ? 其损失函数设计如下： （1）含有条件信息的GAN损失 ? （2）约束自相似性的L1损失 ? （3）总的目标函数 ? ?
1748年，伯努利的学生欧拉在《无穷分析引论》一书中说：“一个变量的函数是由该变量和一些数或常量以任何一种方式构成的解析表达式”，例如 。 对应关系函数中定义域集合与值域集合的元素对应关系 例如函数 的定义域是 ，值域是 。 函数图像 除了用表达式表示函数之外，还会用图像表示函数。 以二维的为例，函数的每个自变量与因变量可以构成笛卡尔直角坐标系中的一个点。 按照上式，将所有点连成线，即为函数图像。例如函数 的图像： ? 奇函数和 y=x+1 比较 常见函数 线性函数： （注意，要区分此处的“线性函数”和“线性空间”，具体请参阅《机器学习数学基础》一书中的详细内容）。 反比例函数当 时，即 ，且为偶函数。其图像如下所示： ? a=-2 时的函数图像 这几种结果，分别对应常用的函数，其图像如下所示： ?
在异步编程中，还有一种常用的解决方案，它就是Generator生成器函数。 顾名思义，它是一个生成器，它也是一个状态机，内部拥有值及相关的状态，生成器返回一个迭代器Iterator对象，我们可以通过这个迭代器，手动地遍历相关的值、状态，保证正确的执行顺序。 ) // {done: true, value: "three"} show.next() // {done: true, value: undefined} 如上代码，定义了一个showWords的生成器函数 next，则执行一次yield语句，并在该处暂停，return完成之后，就退出了生成器函数，后续如果还有yield操作就不再执行了 2. yield和yield* 有时候，我们会看到yield之后跟了一个 var show = showNumbers(); for (var n of show) { console.log(n) // 1 2 } 此外，处理for...of循环，具有调用迭代器接口的方法方式也可遍历生成器函数
() => {} 生成器函数 function*() {} 异步生成器函数 async function*() {} 异步生成器函数非常特殊，因为你可以在异步生成器函数中同时使用 await 和 异步生成器函数与异步函数和生成器函数的不同之处在于，它们不返回 promise 或迭代器，而是返回一个异步迭代器。 你的第一个异步生成器函数 异步生成器函数的行为类似于生成器函数：生成器函数返回一个具有 next() 函数的对象，调用 next() 将执行生成器函数直到下一个 yield。 不同之处在于异步迭代器的 next() 函数返回了一个 promise。 下面是带有异步生成器功能的 “Hello, World” 例子。 例如，使用 for/await/of 循环时，你可以在恢复异步生成器函数之前添加 1 秒的暂停时间。
一、生成器函数是什么？ 用 function * 定义的函数称之为生成器函数，返回值是一个 Generator 对象，不能直接使用，需要通过调用 next() 方法来使用。 * f() {} var obj = new f; // throws "TypeError: f is not a constructor" 二、其他特性 1、yield yield 关键字可以让生成器函数变成异步函数 ; var gen = iterArr(arr); arr = [...gen]; // ["a", "b", "c", "d", "e"] 四、另外两种生成器函数 1、生成器函数表达式 生成器函数表达式 可以省略函数名，而生成器函数不可以。 GeneratorFunction 的实例对象； GeneratorFunction 创建的生成器函数 效率低于 function* 定义的生成器函数，且只能使用本地变量和全部变量。
我们首先来看一张图： p10.png 左边是自然场景图片和对应的像素值直方图，右边是素描画和对应的直方图。 可以看到直方图的分布是很不一样的。因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后学习到参数之后，对于每一张新的输入图像，通过直方图匹配的方法来修正灰度图的 像素值，也就是用输入图像的灰度图的直方图去匹配素描画的直方图。 2.3 Pencil Texture Rendering 做完直方图匹配之后，原图的像素值分配就比较接近素描画的了，但是还不能直接就用这个 修正的灰度图和上一步生成的描边直接组合，还需要模拟一下素描画的纹理 如何生成 这个纹理是一个很难解决的问题。 4 复现结果展示 最后展示一下用scala代码生成的一些素描图，只能说勉强复现了论文的方法。 展示格式，原图，素描轮廓图，素描图或彩色素描图。
正文 首先看看从论文中截取的素描风格生成框架图： ? 可以看到直方图的分布是很不一样的。因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后文章中提出了一种参数化模型来解决这个问题。 然后学习到参数之后，对于每一张新的输入图像，通过直方图匹配的方法来修正灰度图的 像素值，也就是用输入图像的灰度图的直方图去匹配素描画的直方图。 2.3 Pencil Texture Rendering 做完直方图匹配之后，原图的像素值分配就比较接近素描画的了，但是还不能直接就用这个 修正的灰度图和上一步生成的描边直接组合，还需要模拟一下素描画的纹理 如何生成 这个纹理是一个很难解决的问题。 文章中生成他们收集了20张左右的素描纹理图来做实验，matlab的代码中提供了3张： ? ? ? 每个输入图片只需要一张即可。
场景图中的图像生成是指向显式场景生成和操作的有希望的方向。但是，从场景图生成的图像缺乏质量，这在一定程度上是由于数据的高难度和多样性。 我们建议 MIGS（场景图形中的元图像生成），这是一种基于元学习的方法，用于从图形中生成少量图像，从而使模型适应不同的场景，并通过对不同任务集进行培训来提高图像质量。 通过以任务驱动的方式对数据进行采样，我们使用元学习对基于场景属性分类的不同任务集进行元学习来培训生成器。 我们的结果表明，使用这种元学习方法从场景图形生成图像，在图像质量和捕捉场景中的语义关系方面达到最先进的性能。 Project Website: this https URL MIGS场景图的元图像生成.pdf
python生成器函数的第一次理解，后面会进行更正和补充 #python生成器函数的第一次理解，后面会进行更正和补充 #@author ：王志超 #qq：1764681289 欢迎交流 def gene """F:\py\python.exe C:/Users/hp/PycharmProjects/untitled1/test.py 8 None 8 brt 8""" """比较结果，大体说明一下生成器函数的调用过程 0、我们认为，x = yield a 分两步完成，第一步输出a，挂起；第二步，外部传入参数给yield，x引用yield里面的值 1、执行函数体，到第一个yield，此时，输出yield后面的内容，并挂起 2、当再一次使用next（）方法时，函数从上次挂起的状态继续执行，”next（）方法不传入参数给yield，则yield为none （我们暂时理解为yield的值或者它保存的值为none），则result 为none，执行下面的函数 3、到下一次yield的时候，输出yield后面的内容，挂起，继而重复步骤"""
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