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GAIN的代码实现(1)——基于GAN的MNIST数据集图像缺失数据填补

wendy_ya 发布时间:2022-05-27 17:54:13 ,浏览量:0

目录
    • 一、环境搭建
    • 二、GAIN架构
      • 2.1 生成器G
      • 2.2 判别器D
    • 三、其他结构
      • 3.1 掩模向量M
      • 3.2 其他函数
      • 3.3 参数初始化设置
      • 3.4 开始训练
    • 四、结果演示
    • 五、完整代码

本文以MNIST数据集为例,演示利用GAIN对图像缺失数据进行填补的代码实现。

一、环境搭建

Python环境使用的是Python3.7,Tensorflow1.15.0和PyTorch1.11.0。

二、GAIN架构 2.1 生成器G

首先定义生成器,生成器代码如下:

class G(torch
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