vq-vae-pytorch:VQ-VAE实施pytorch
VQ-VAE
这是VQ-VAE的轻量级（200 loc）实现。 用于减少计算到嵌入距离所需的内存。
引入了一个敏感度术语，以使所有嵌入都使用。 从距离到嵌入的时间减去了一段时间以来未使用的灵敏度。 在找到最小距离之前。
要求
Python 3.6
PyTorch 0.3
张量理解
训练
默认情况下，它在cifar10上训练
python vq-vae-img.py
编辑超级参数，源代码中的路径以在ImageNet上进行训练
我使用跟踪模型学习进度。 默认情况下它是关闭的，使用--lera启用它。
经过40k次迭代（K = 512，D = 128）后的ImageNet重建
执照
麻省理工学院
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资源详情
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