matlab对比实验代码pGAN和cGAN 这些技术（pGAN和cGAN）在论文中进行了描述： Dar SUH，Yurt M，Karancan L，Erdem A，Erdem E，ÇukurT.使用条件生成对抗网络的多对比度MRI中的图像合成。 IEEE医学影像交易。 2019。 演示版 以下命令在IXI数据集中的图像上训练和测试用于T1到T2合成的pGAN和cGAN模型。 可以从上下载注册的培训和测试科目的数据集。 复制当前目录中的“数据集”文件夹。 预训练的pGAN和cGAN模型也出现在checkpoints目录中。 要在其他数据集上运行代码，请创建一个名为“ data.mat”的文件以进行训练，测试和验证样本，并将其放置在其相应的目录（数据集/您的数据/火车，测试，val）中。 “ data.mat”应包含名为data_x的变量（用于源对比度）和名为data_y的变量（用于目标对比度）。 如果您是通过Matlab创建“ data.mat”文件，请确保尺寸（1、2、3、4）对应于（相邻切片，样本数量，x尺寸，y尺寸）。 如果要通过python保存文件，则转置尺寸。 另外，请确保每个

MDvsFA_cGAN数据集，含有一万张训练图片。另外含有测试图片

pix2pix 描述 这是使用pix2pix进行音频源分离（混合到人声）的。 我将原始数据（混合和人声对数据集）预处理为可以作为二维图像处理的声谱图，然后训练模型。 有关详细的超hyperparams.py ，请参见文件hyperparams.py。 要求 NumPy> = 1.11.1 TensorFlow> = 1.0.0 解放军 数据 我使用的DSD100数据集由成对的混合音频文件和人声音频文件组成。 完整的数据集（〜14 GB）可以在下载。 文件描述 hyperparams.py包含所有需要的超级参数。 data.py加载训练数据并将其预处理为原始数据序列的单位。 modules.py包含网络的所有方法，构造块和跳过连接。 networks.py建立网络。 train.py用于培训。 训练网络 步骤1.如有必要，在hyperparams.py调整超级参数。 步骤2.如

CGAN生成MNIST数据集

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很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

基于Cifar数据集，控制对抗神经网络（cgan）的实现，生成图片

使用cGAN的人脸生成器（后端） 我们提出并使用cGAN模型（ ）进行了实验，以从草图生成人脸。 数据是从数据集中准备的，其中包括8303张女性面部图像。 此是将模型与 Python Web框架集成的后端部分。 它提供RESTful-API请求并返回生成的图像。 披露：模型实现由@junyanz用。 查看他的项目 。 我们将其用于保留研究和实施。 要求 在 3 ： pip install flask 所有培训部分均在 git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix cd pytorch-Cycle

用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN），详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121604572

今天小编就为大家分享一篇Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧