项目地址： https://github.com/jantic/DeOldify 需要配置的上文一样，安装一些库，然后下载模型权重文件。 项目工程页里详细说明了下载哪些文件，需要安装什么。...模型、代码、素材都已打包，工程下载地址。...result_images 文件夹中。...Global 和 Face_Enhancement 的训练好的模型，并解压，放在对应目录下。...可以下载我打包好的工程，模型、代码、素材，都打包好了。
研究核心利用了包含在训练好的人脸生成模型里的「知识」, 被称之为生成人脸先验 (Generative Facial Prior, GFP)。...基于预训练好的生成模型, 研究者们提出了利用生成人脸先验 GFP 的人脸复原模型 GFP-GAN。...相比于近几年其他人脸复原的工作, GFP-GAN 不仅在五官恢复上取得了更好的细节, 整体也更加自然, 同时也能够对颜色有一定的增强作用。...，你也可以将自己要修复的图片放在inputs下一级的某个文件夹中。...第一次运行时会比较慢，还会额外自动下载facexlib的模型文件；稍后片刻就能在results\cmp目录下看到修复前后的对比图片了：
这提供了所支持模型的枚举以及运行模型所需的依赖项列表。用户可以在 torchvision，huggingface-bert 和 gan-model-zoo 存储库中找到示例。...在 torchvision，模型具有以下属性： 每个模型文件都可以独立正常执行 无需要除 PyTorch 以外的任何包（在 hubconf.py 中：dependencies['torch']） 无需单独模型入口...PyTorch Hub 还允许使用除预训练模型的其它辅助模型，例如在 BERT 模型中进行预处理时加入 bertTokenizer，这会使工作流更顺畅。...例如 pytorch_GAN_zoo 的 hub 分支： ?...· 其他 · PyTorch Hub 中提供的模型也支持 Colab，并直接链接在 Papers With Code 中，用户可以一键进入 Colab 运行模型 Demo。
在此过程中，培训内容主要覆盖： 基于目标检测的深度学习模型的训练过程 利用NVIDIA Transfer Learning Toolkit对模型进行剪枝等优化过程 利用NVIDIA TensorRT对训练好的模型进行部署...使用TLT训练AI模型不需要AI或深度学习方面的专业知识。具有深度学习基础知识的用户可以开始使用简单的spec文件和预先训练的模型来构建自己的定制模型。 ? ? 预训练的模型也可以从NGC下载。...该工具包包含一个命令行界面（CLI），可以从Jupyter笔记本运行，这些笔记本包装在Docker容器中。TLT由一些简单的命令组成，例如数据增强，训练，修剪和模型导出。...TLT的输出是经过训练的模型，可以使用DeepStream和TensorRT在NVIDIA边缘设备上进行部署以进行推理。...-Dynamic tensor memory：tensorrt在运行中会申请一块memory，最大限度的重复利用此内存，让计算变得高效。 ? ? ? ?
然而，当高质量的参考无法访问时，非常低质量的输入不能提供精确的几何先验，这限制了在现实场景中的适用性。...所以，有研究者提出了GFP-GAN，它利用封装在预先训练好的人脸GAN中的丰富多样的先验来进行blind face恢复。...In CVPR, 2020 在本研究中，研究者利用GFP来进行现实世界的盲脸恢复，即先验隐式封装在预先训练的人脸生成对抗网络(GAN)模型中，如StyleGAN。...他们首先将降级的图像“倒置”回预先训练好的GAN的 latent code，然后进行昂贵的特定于图像的优化来重建图像。...三、新框架 GFP-GAN框架的概述：它包括一个degradation removal模块和一个预先训练好的face GAN作为 facial prior。
我喜欢Wasserstein GAN的理论，但它在实践中并不成功，因此我喜欢上了Self-Attention GANs。...它往往只是鼓励一堆棕色/绿色/蓝色 ，基本上这只是在测试中作弊，神经网络很擅长做这些！这里需要意识到的关键问题是，GAN实际上正在学习损失函数，这对于我们在机器学习中所追求的理想来说真正迈出了一大步。...我已经做了最初的努力，在我写这篇文章时已经处于模型训练的早期阶段。基本上，它只是训练相同的模型来重建图像，使用夸张的对比度/亮度调整来增强图像，作为褪色照片和使用旧/坏设备拍摄的照片的模拟。...和environment.yml Pytorch 0.4.1（需要spectral_norm，因此需要最新的稳定版本）。...对于想要立即开始转换自己的图像的人：......好吧，你需要等我先上传预先训练好的权重。 一旦可用，就可以在可视化笔记本中引用它们。
【开发者】发布模型 通过添加简单 hubconf.py 文件，开发者能够将预训练的模型（模型定义和预训练的权重）发布到 GitHub 仓库中。...该文件提供了所支持模型的枚举，以及运行这些模型的依赖环境列表。相关的例子可以参见 torchvision、 huggingface-bert 和 gan-model-zoo 仓库。...torchvision 中，各模型具有如下性质： 每个模型文件都能作为函数调用，或者独立执行 除了 PyTorch 之外（在 hubconf.py 中编码为 dependencies['torch']...），它们不需要任何其他包的支持 不需要单独的接入点，因为模型在创建时可以无缝地接入 PyTorch Hub 将包的依赖性降到了最小，当使用者加载模型并立即进行实验时，该特性能够提高用户体验。...例如，pytorch_GAN_zoo 在 hub 分支上提供稳定的版本。
基于风格的全球行动网文件架构 随机变化 StyleGAN还允许您通过在各个图层上给予噪声来控制不同层次的细节的随机变化。...Images generated with 0.3 psi (left) vs 0.7 psi (middle) vs 1.3 psi (right) 生成动漫人物 我将使用Aaron Gokaslan预先训练好的...git clone https://github.com/NVlabs/stylegan2.git 接下来，我们需要下载预先训练好的权重并加载模型。...Image by Author 让我们在一个图像网格中显示它，这样我们可以一次看到多个图像。 ? 然后我们可以在一个3x3的网格中显示生成的图像。 ?...我们将使用moviepy库创建视频或GIF文件。 ? ? 当您运行代码时，它将生成一个插值的GIF动画。您还可以使用顶部的变量修改持续时间、网格大小或fps。 ?
本书作者长期关注PyTorch发展，经常在论坛上帮助PyTorch新手解决问题，在平时的科研中利用PyTorch进行各个方面的研究，有着丰富的使用经验。...实战部分（第六到十章）利用PyTorch实现了几个酷炫有趣的应用，对于这部分的内容，本仓库给出完整的实现代码，并提供预训练好的模型作为demo，供读者测试。...在实现过程中，带领读者复习前五章的知识，并提出代码规范以合理的组织程序，代码，使得程序更加可读，可维护。第六章还介绍了在PyTorch中如何进行debug。...如果你觉得纸质书的优势吸引你，不妨小破费一笔，支持一下作者这大半年来的工作。同时为了尽可能的方便读者，笔者还专门开通腾讯云的服务，用以保存教程中用到的部分模型，预处理的数据和部分大文件。...还有其它的解决方法，包括： 下载这两个文件到本地，然后修改index.html中都应js文件的路径 使用代理，但是把某些域名加入白名单 参考链接： https://github.com/chenyuntc
训练自己的数据集 这里讲一下如何制作自己的数据集训练这两个网络： 1.1 准备图片 首先你得准备图片数据，这个数据可能是别人给你提供的，也可能是你自己下载的，反正你得先准备好你的图片并放在一个指定的文件夹里...第一种，采用预训练的模型，在修改网络最后一层后finetune。第二种，根据需要替换掉模型中的骨干网络，如将ResNet替换成MobileNet等。...2.1 微调一个预训练好的Faster RCNN模型 假设你想从一个在COCO上预先训练过的模型开始，并想针对你的特定类对它进行微调。下面有一种可行的方法： ?...2.3 微调一个预训练好的Mask RCNN模型（本文使用） ? 2.4 替换 Mask RCNN 模型的骨干网络 ? 3....（我的0.01）由于我内存不够我给他禁了，不过相应engine.py的地方也得修改 Mask RCNN 好像暂时不支持多GPU运行，（会的小伙伴下方请留言） 此外补充一个我在训练时发生的一个BUG： ?
背景介绍 在之前的文章中，我们介绍了 GAN 的原理以及如何评价训练好的模型。...在之前的研究如 WGAN，WGANGP 中，学者们发现对网络施加 Lipschitz 约束能有效稳定 GAN 的训练过程。...使用 MMGeneration 上手 BigGAN 在我们的文章 PyTorch 零基础入门 GAN 模型之基础篇 中，我们介绍了如何安装 MMGen 和训练模型。...我们可以先看看 BigGAN 生成的图片长啥样，通过运行如下代码，我们可以从预训练好的 BigGAN 中 sample 类别随机的图片。.../data 文件夹下。ImageNet 的下载方法可以参考这篇知乎分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/42696535。
一、Google BERT： BERT地址：https://github.com/google-research/bert pytorch版本的BERT：https://github.com/huggingface...& 下载BERT-模型 二、BERT-模型 BERT-Base, Multilingual (Not recommended, use Multilingual Cased instead): 102...use the same hyperparameters described in the paper，调整以下参数： max_seq_length: 训好的模型用512，可以调小 train_batch_size...Optimizer: 训好的模型用Adam, requires a lot of extra memory for the m and v vectors..... 4.3、Pytorch-BERT的使用 原始BERT是运行在TF上的，TF-BERT使用可参考：https://www.jianshu.com/p/bfd0148b292e Pytorch版本BERT
如果本地文件夹中没有MNIST数据集，将运行脚本自动下载到本地. 确保 PyTorch可视化工具Visdom正在运行。...从下图的训练进度和损失图的趋势来看，这一识别率可以被进一步的提高 。 ? 采用了PyTorch中默认的Adam梯度优化参数并没有用到动态学习率的调整。...具体可以参考 capsulenet.py 测试 假设你已经有了用上面命令训练好的模型，训练模型将被保存在 result/trained_model.h5. 现在只需要使用下面的命令来得到测试结果。...如果你的电脑没有GPU来训练模型，你可以从https://pan.baidu.com/s/1hsF2bvY下载预先训练好的训练模型 结果 主要结果 运行 python capsulenet.py: epoch...=1 代表训练一个epoch 后的结果 在保存的日志文件中，epoch从0开始。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种无监督学习的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。...本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的GAN，并展示其在MNIST数据集上的应用。 什么是生成对抗网络（GAN）？...实现步骤 步骤 1：导入所需库 首先，我们需要导入所需的Python库：PyTorch用于构建和训练GAN模型，Matplotlib用于数据的可视化。...{real_score.mean().item():.4f}, D(G(z)): {fake_score.mean().item():.4f}') 步骤 6：可视化生成结果 训练完成后，我们可以使用训练好的生成器模型生成一些新的手写数字图像...生成对抗网络是一种强大的生成模型，能够生成逼真的图像数据，广泛应用于图像生成、数据增强、风格转换等领域。希望本教程能够帮助你理解GAN的基本原理和实现方法，并启发你在实际应用中使用GAN解决生成任务。
仅用1000行纯C语言训完GPT-2。 想象一下，如果我们能够不依赖于庞大的PyTorch（245MB）和cPython（107MB）库，仅仅使用纯C语言就能训练大型语言模型（LLM），那会怎样？...千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中，Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究： - 直接使用CUDA实现，速度会快得多，可能接近PyTorch。...为了这个目的，我们需要下载GPT-2模型的权重文件，并把它们作为检查点保存下来，这样就可以在C语言环境中进行加载了： python train_gpt2.py 这个脚本的作用是下载GPT-2（124M...这些信息对于调试、单元测试以及确保与PyTorch的参考实现完全一致很有帮助。 目前，主要关注的是gpt2_124M.bin文件中的模型权重。有了它们，就可以在C语言环境中初始化模型并开始训练了。...这是了解如何用C语言实现层的一个很好的起点。 纯CUDA也可训 在训练开始时，先一次性预分配一大块一维内存，用于存储训练过程中所需的所有数据。
通过前面的 9 篇文章，我们就可以通过 Pytorch 搭建一个模型并且进行有效的训练，而模型搭建完了之后我们要保存下来，以备后面的使用，并且在大型任务中我们不可能从头自己搭建模型，往往需要模型的迁移，...模型的保存与加载 我们的建立的模型训练好了是需要保存的，以备我们后面的使用，所以究竟如何保存模型和加载模型呢？...(f, map_location): f 表示文件的路径， map_location 指定存放位置， CPU 或者 GPU， 这个参数挺重要，在使用 GPU 训练的时候再具体说。...所以，当我们某个任务的数据比较少的时候，没法训练一个好的模型时， 就可以采用迁移学习的思路，把类似任务训练好的模型给迁移过来，由于这种模型已经在原来的任务上训练的差不多了，迁移到新任务上之后，只需要微调一些参数...下面使用训练好的 ResNet-18 进行二分类：让模型分出蚂蚁和蜜蜂： ?
在计算前向传播中，当 Autograd 在执行请求的计算时，它还会同时构建一个表征梯度计算的图，且每个 Variable 的 .grad_fn 属性就是这个图的输入单元。...参数 pin_memory 使用固定 RAM 以加速 RAM 到 GPU 的转换，且在仅使用 CPU 时不会做任何运算。...默认情况下，PyTorch 会累加梯度，在单次迭代中没有足够资源来计算所有需要的梯度时，这种做法非常便利。...另一种在 GAN 训练（从判别器训练生成器）中能高效阻止梯度计算的方法是在整个网络参数上建立循环，并设置 param.requires_grad=False，这在微调中也很常用。...除了在控制台/日志文件里记录结果以外，检查模型参数（以及优化器状态）也是很重要的。你还可以使用 torch.save() 来保存一般的 Python 对象，但其它标准选择还包括内建的 pickle。
细粒度 OP 横向纵向融合减少计算量：在推理初始化阶段，将模型中的多个 OP 进行融合，减少计算量与 Kernel Launch 的次数，提升推理性能。...在 2.0 版本中，Paddle Inference 对 TensorRT 与 oneDNN 的集成进行了优化升级，使 ERNIE、GRU、BERT、GoogleNet 等模型在 TensorRT/oneDNN...下图展示了飞桨与其它主流深度学习框架在基准模型上的测试对比数据，共 9 组对比测试。Paddle Inference 在 6 项测试中，性能表现最优。 ?...然而，性能很好，在开发实践中不好用该怎么办呢？就比如，很多开发者在使用 TensorRT 加速模型推理的过程中，都有可能遇到过一些困扰。...相信大家在学习部署时，都有如下心路历程： 想要下载符合需求的预编译库 → 找不到官方资源 → 放弃... 想要使用 C++/Go API 部署模型 → 找不到全面的 API 文档 → 放弃...
研究人员和机器学习工程师可以在本地 Jupyter 的服务器、云平台多节点 GPU 集群以及边缘智能设备高效运行 PyTorch。 但是在我看来，PyTorch 有一个明显的缺点：它存储模型的方式。...官方推荐存储 PyTorch 模型的方法是什么？应该保存模型的参数，而不是模型本身。以下是官方文档的引用： 当你保存模型进行推理时，只需保存训练模型的学习参数即可。...你需要在使用时再次定义模型，反序列化 state_dict 并将参数加载到模型中。 在最新的1.9版本中有了一个新的方法torch.package，可以帮我们简化上面的步骤。...torch.package torch.package是一种将PyTorch模型打包成独立格式的新方法。打包后的文件包含模型参数和元数据及模型的结构，换句话说，我们使用时只要load就可以了。...torch.package 除了打包模型文件以外还提供了很多高级功能，如果你想试试torch.package 但是又找不到1.9的环境，看看这个colab，在这里你可以随意测试： https://colab.research.google.com
模型训练过程使用的数据集很有趣，“真真假假” 两种都有： 大量的合成数据，在使用时预先对这些图片进行质量降低，模拟真实场景。...original 第一个版本（v1）模型使用的架构，模型文件在 gfpgan/archs/gfpganv1_arch.py 在实际代码定义中，前两种架构的调用参数是一致的，而第三种 original 在参数...，如果存在网络问题，最好预先下载好模型，放在程序读取的到的位置，然后再初始化程序。...另外，在使用 v1 版本最初发布的模型时，如果我们直接在程序中切换使用最初的发布的模型时，会收到类似下面的错误信息： NameError: name 'fused_act_ext' is not defined...，所以会需要额外的时间，完成之后，我们熟悉的界面将多两个选项： “v1” 版本的模型和 RealESR GAN 的“v2” 版本，这是项目最初发布时的组合。
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