Keras作者推荐的Github项目,基于TensorFlow2的生成式模型合集

【导读】Keras作者近期推荐了Github项目timsainb/tensorflow2-generative-models,它包含若干由TensorFlow2实现的生成模型,如VAE、WGAN等。对于想入门TF2的人来说,这是不容错过的资料。


Keras作者François Chollet近期在Twitter上推荐了Github项目timsainb/tensorflow2-generative-models:


GAN是重要的生成模型,然而用过TensorFlow 1.x静态图模式写过GAN的人一定体验过开发时的痛苦。静态图模式下,网络结构的复用、选择性更新参数等复杂功能的实现并不友好。然而在TensorFlow 2.x中,随着动态图模式的普及,这些功能的实现就变得非常容易。


由于GAN、VAE等生成模型的实现相对于普通的分类模型较为复杂,通过阅读生成模型的代码可以学习到一些进阶的操作。因此,通过该项目,我们可以学习到许多TF2的进阶操作和技巧。


该项目包含的TensorFlow2实现的生成模型有:

  • AE:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/0.0-Autoencoder-fashion-mnist.ipynb

  • VAE:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/1.0-Variational-Autoencoder-fashion-mnist.ipynb

  • GAN:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/2.0-GAN-fashion-mnist.ipynb

  • WGAN:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/3.0-WGAN-GP-fashion-mnist.ipynb

  • seq2seq:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/4.0-seq2seq-fashion-mnist.ipynb

  • GAIA:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/5.0-GAIA-fashion-mnist.ipynb

  • VAE-GAN:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/6.0-VAE-GAN-fashion-mnist.ipynb

  • Spectrograms and Inversion:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/7.0-Tensorflow-spectrograms-and-inversion.ipynb

  • NSYNTH Iterator:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/8.0-NSYNTH-iterator.ipynb

  • seq2seq NSYNTH:

    https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/blob/master/9.0-seq2seq-NSYNTH.ipynb


参考链接:

  • https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models


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