这是解码-卷积生成对抗性网络(DC-GAN)代码的一部分。
discriminator.trainable = False
ganInput = Input(shape=(100,))
# getting the output of the generator
# and then feeding it to the discriminator
# new model = D(G(input))
x = generator(ganInput)
ganOutput = discriminator(x)
gan = Model(input=ganInput, output=ganOutput)
g
我要面对这个AttributeError:'NoneType‘对象没有属性’编译‘
def get_gan(disc, gen):
# For the combined model we will only train the generator
disc.trainable = False
gan = Sequential()
gan.add(gen)
gan.add(disc)
# gan_input = Input(shape=(NOISE_SIZE,))
# x = generator(gan_input)
#
在构建基于CycleGAN体系结构的松散网络时,我遇到了一个问题。
我让它的所有组件都安装在一个nn.Module中。
from torch import nn
from classes.EncoderDecoder import EncoderDecoder
from classes.Discriminator import Discriminator
class CycleGAN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CycleGAN, self).__init__()
self.encdec1 = Enco
因此,我有一堆假的(模糊的)图像,我试图“纠正”,让它们看起来与真实的(而不是模糊的)图像难以区分。我有很多批次,我不知道当涉及到keras中的GANs时,您会如何进行交叉验证。 对于一个简单的神经网络,它是难以置信的简单,如文档中所示: model.fit(X, Y, validation_split=0.33, epochs=15, batch_size=100) 然而,我正在尝试为GAN做这件事,GAN似乎没有一个简单的方法…… 下面是我当前代码的一部分(这更像是伪代码),我想对其应用交叉验证: for batch in batches:
# generate images
i
假设我有一张桌子的下列节选
Name Dept Shift Time Date Section
------- ----------- ------- ------- ----------- -------
GAN BREAKER Day 8-10 2015-10-27 NULL
GAN BREAKER Day 10-12 2015-10-27 NULL
GAN BREAKER Day 12-2 2015-10-27 Stone
GAN BREAKE
我有一个生成的对抗性网络(GAN) Keras代码如下所示。我的火车目录是由512x512x3图像组成的。为什么print语句返回以下内容?如何使生成的图像也是形状为(374, 512, 512, 3)的?
这是生成的图像的形状(374,32,32,3)。
这是真实图像的形状(374,512,512,3)。
import keras
from keras import layers
import numpy as np
import cv2
import os
from keras.preprocessing import image
latent_dimension = 512
h