概述
目录
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- 一、环境搭建
- 二、GAIN架构
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- 2.1 生成器G
- 2.2 判别器D
- 三、其他结构
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- 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最后
以上就是大方柚子为你收集整理的GAIN的代码实现（1）——基于GAN的MNIST数据集图像缺失数据填补的全部内容，希望文章能够帮你解决GAIN的代码实现（1）——基于GAN的MNIST数据集图像缺失数据填补所遇到的程序开发问题。
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