Update cgan.py
parse_description
ValueTransformer
intergraph
specify init
ncdfFlowSet
flowSet
GitHub
plotSummary()
getTargets()
metagenomeSeq
json-c
git
gcc
cmake
vcpkg
libjson-c
MsFeatures
intaRNA-2.0.0.tar.gz
Easylogging++
FastUniq
geom_arrowsegment()
position_attractsegment()
RTCGA
epialleleR
ReUseData
基于Jittor框架实现CGAN。CGAN的核心思路是将噪声与标签一起投入生成器,将真实图片与标签一起投入判别器,从而使生成器可以生成指定类别的图片。由于MLP与CNN都可以对图像信息进行提取,所以分别基于二者实现CGAN(基于CNN实现的CGAN也可以看作是DCGAN的变种)。实现的两种模型分别在MNIST与CIFAR10上进行训练和测试。
python 3.10.4
安装Jittor
# 检查python版本大于等于3.8 python --version conda install pywin32 python -m pip install jittor python -m jittor.test.test_core python -m jittor.test.test_example python -m jittor.test.test_cudnn_op
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A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
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A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
parse_descriptiondetailsValueTransformerintergraph: Coercion Routines for Network Data Objectsspecify initArguments & OptionsncdfFlowSetobjectflowSet(except it is memory efficient and fast)GitHubVersionsplotSummary()getTargets()metagenomeSeqjson-cgit,gccandcmakevcpkglibjson-cMsFeatures- Functionality for Mass Spectrometry FeaturesintaRNA-2.0.0.tar.gz)Easylogging++initalization !FastUniqin your programgeom_arrowsegment()allows placement of one or more arrowheads at any point on a segmentposition_attractsegment()allows you to automatically shave the ends of arrow segmentsRTCGAfamily:RTCGApackage:methylation caller and reporter
epialleleRpackageepialleleRat BioconductorReUseData🌈 概述
基于Jittor框架实现CGAN。CGAN的核心思路是将噪声与标签一起投入生成器,将真实图片与标签一起投入判别器,从而使生成器可以生成指定类别的图片。由于MLP与CNN都可以对图像信息进行提取,所以分别基于二者实现CGAN(基于CNN实现的CGAN也可以看作是DCGAN的变种)。实现的两种模型分别在MNIST与CIFAR10上进行训练和测试。
🔧 环境配置
python 3.10.4
安装Jittor
🔗 参考
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