wgan gp

Wgan-GP

Pytorch实施了“改善了Wasserstein Gans的培训”的论文。

先决条件

python，numpy，scipy，matplotlib最近的nvidia gpu

Pytorch的最新主版本

进步

• gan_toy.py：玩具数据集（8个高斯人，25高斯，瑞士卷）。（2017.5.8完成）

• gan_language.py：字符级语言模型（鉴别器使用nn.conv1d。generator使用nn.conv1d 。在2017.6.23.完成的2017.6.6.27完成。）

• gan_mnist.py：mnist（在2017.6.26完成时运行结果。Incisiminator使用nn.conv1d。generator使用nn.conv1d 。）

• gan_64x64.py：64x64架构（期待您的拉请求）

• gan_cifar.py：cifar-10（非常感谢Robotcator ）

结果

• 玩具数据集

  一些示例结果，您可以参考结果/玩具/文件夹以获取详细信息。

  • 8 Gaussians 154500迭代

  

  • 25 Gaussians 48500迭代

    

  • Swissroll 69400迭代

  

• MNIST数据集

  一些示例结果，您可以参考结果/ MNIST/文件夹以获取详细信息。

  

  

  

  

• 十亿个单词语言生成（使用CNN，字符级）

  8699个时期后的一些样本结果，该样品在样本中详细介绍

  由于这是非常耗时的，我没有足够的时代。

  他把垫子全部插在

  他的海岸福斯特

  它是克鲁奇（Crouchy）挖掘的后卫

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  我对这个射手的态度，

  这是“麦德恩

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  不属的人

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  结束了

• CIFAR10数据集

  一些示例结果，您可以参考结果/ CIFAR10/文件夹以获取详细信息。

  

承认

基于实施IGUL222/RIVERVED_WGAN_TRAINN和MARTINARJOVSKY/WASESTENGAN