生成式对抗网络葡萄娱乐官方

1、下载并安装Anaconda。
https://www.continuum.io/downloads

python main.py –dataset mnist –input_height=28 –output_height=28
–train

7、下载mnist数据集

cd XXX/DCGAN-tensorflow

9、测试模型

conda create –name python36 python=3.6

git clone https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow.git

6、进入 DCGAN-tensorflow 目录

生成式对抗网络(gennerative adversarial
network,GAN),近日最火的非监督深度学习。一个变通网络推波助澜,三个分辨互联网无理取闹发展。学技术,不先着急看书看小说。先把德姆o跑起来,顺遂进入断点调节和测试。那样就足以边求学边修改边验证,亲自入手加入调剂,会比只是当个看客,更有趣味更有成就感也更易于精通内容。

生成式对抗网络(gennerative adversarial
network,GAN),近来最火的非监督深度学习。贰个扭转互联网兴妖作怪,一个识别网络兴妖作怪发展。学技术,不先着急看书看小说。先把德姆o跑起来,顺利进入断点调节和测试。那样就足以边读书边修改边验证,亲自出手参与调剂,会比只是当个看客,更有趣味更有成就感也更便于通晓内容。

python download.py mnist

2、创立环境,钦点Python版本

python main.py –dataset mnist –input_height=28 –output_height=28
–train

http://wx1.sinaimg.cn/mw1024/8cdf76c6gy1fix2mx8ocjj21kw102trw.jpg

http://wx1.sinaimg.cn/mw1024/8cdf76c6gy1fix2mx8ocjj21kw102trw.jpg

pip install bleach certifi chardet decorator html5lib idna imageio
markdown moviepy numpy olefile pillow protobuf scipy requests six
tensorflow tensorflow-tensorboard tqdm urllib3 werkzeug

10、断点调节和测试

8、练习模型

4、安装注重库

python download.py mnist

Anaconda的应用能够看那篇作品:
http://www.jianshu.com/p/2f3be7781451

1、下载并安装Anaconda。
https://www.continuum.io/downloads

python main.py –dataset mnist –input_height=28 –output_height=28

Anaconda的运用能够看那篇小说:
http://www.jianshu.com/p/2f3be7781451

2、创造环境,内定Python版本

7、下载mnist数据集

3、使用activate激活环境

3、使用activate激活环境

8、练习模型

git clone https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow.git

6、进入 DCGAN-tensorflow 目录

9、测试模型

pip install bleach certifi chardet decorator html5lib idna imageio
markdown moviepy numpy olefile pillow protobuf scipy requests six
tensorflow tensorflow-tensorboard tqdm urllib3 werkzeug

10、断点调试

cd XXX/DCGAN-tensorflow

5、用git clone DCGAN-tensorflow 源码

欢迎付费咨询(150元每小时),作者的微信:qingxingfengzi

迎接付费咨询(150元每小时),我的微信:qingxingfengzi

5、用git clone DCGAN-tensorflow 源码

source activate python36

conda create –name python36 python=3.6

4、安装正视库

source activate python36

python main.py –dataset mnist –input_height=28 –output_height=28