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GAN模型的Pytorch代码 这是使用相同的卷积架构的3种不同GAN模型的pytorch实现。 DCGAN（深度卷积GAN） WGAN-CP（使用重量修剪的Wasserstein GAN） WGAN-GP（使用梯度罚分的Wasserstein GAN） 依存关系 突出的软件包是： 麻木 scikit学习 张量流2.0 pytorch 1.6.0 火炬视觉0.7.0 要快速轻松地安装所有依赖项，您应该使用pip pip install - r requirements . txt 训练 在Fashion-MNIST数据集上运行DCGAN模型的训练： python main.py --model DCGAN \ --is_train True \ --download True \ -

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＃用于符号回归的遗传程序设计（PT：simbólica程序集genéticapararegressão） 作者：佩德罗·拉莫斯（Pedro Ramos） 电子邮件： 该程序是米纳斯吉拉斯州联邦大学（UFMG）的自然计算（Computacao Natural）模块课程课程的一部分。 如果您需要更多详细信息，请给我发电子邮件。 由于我必须完成此任务的时间（大约10天），因此它是非常不完整的，因此我无法编写出更好的代码。 既然那时我还有大量其他课程需要做，那么我就放手了。 因此，请随时查看并根据需要进行更改。 这个怎么运作： 您将获得一个数据集，即带有一组坐标的txt文件。 该程序使用遗传编程概念来查找最适合该组坐标的函数。 跑步： 它需要python 2.7或更高版本。 主要模块是gp_main.py。 只是运行它 $ python gp_main.py 更改输入数据集和其

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GAN的集合 无监督GAN的Pytorch实现。 有关使用pytorch计算初始分数和FID的更多信息，请参见 楷模 直流电源 威根 WGAN-GP SN-GAN 要求 初始化metric模型git submodule update --init 安装python包pip install -U pip setuptools pip install -r requirements.txt 结果 模型 数据集 起始分数 FID 直流电源 CIFAR10 6.04（0.05） 47.90 WGAN（CNN） CIFAR10 6.64（0.6） 33.27 WGAN-GP（CNN） CIFAR10 7.47（0.06） 24.00 WGAN-GP（ResNet） CIFAR10 7.74（0.10） 21.89 SNGAN（CNN） CIFAR10 7