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教你基于MindSpore用DCGAN生成漫画头像

本文分享自华为云社区《【昇思25天学习打卡营打卡指南-第二十天】DCGAN生成漫画头像》,作者:JeffDing。 DCGAN生成漫画头像 在下面的教程中,我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中,使用的动漫头像数据集共有70,171张动漫头像图片,图片大小均为96*96。 GAN基础原理 这部分原理介绍参考GAN图像生成。 DCGAN原理 DCGAN(深度卷积对抗生成网络,Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)是GAN的直接扩展。不同之处在于,DCGAN会分别在判别器和生成器中使用卷积和转置卷积层。 它最早由Radford等人在论文Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks中进行描述。判别器由分层的卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层组成。输入是3x64x64的图像,输出是该图像为真图像的概率。生...

公式中获灵感,这群研究生在云上攻克铝电解能耗难题

本文分享自华为云社区《公式中获灵感,这群研究生在云上攻克铝电解能耗难题》,作者: 华为云社区精选。 E(耗电量)=U(电压)*I(电流)*t(时间) 在这个简单的公式背后,有一群来自北京科技大学的研究生团队,攻克了电解铝行业的耗能难题。 戳我查看完整版视频 面对“耗能大户”,他们从一个公式中获得灵感 谈到“铝”,这是大家再熟悉不过的一种金属材料,小到家里的门窗、笔记本电脑,大到汽车、航空航天制造都用到了它。伴随着金属铝的广泛应用,其主要生产制造方式铝电解工业产量也持续上涨。 高产量背后,却让铝电解成为工业领域最严重的“耗能大户”,根据《有色金属行业碳达峰实施方案》数据统计,2023年铝电解行业的总耗电量和总碳排放量都占到了全国总量的6%~7%左右。 彼时,就读于北京科技大学自动化学院的郭腾宇,因为一次电解铝厂的实习经历,萌生了将自己在校研究的课题与实际应用相结合的想法,以期攻克氧化铝电解过程产生的高能耗难题。回校之后,他拉上课题组内部几位志同道合的同门,大家一拍即合,综合了工厂的实际生产需求和痛点出发,从一个简单的公式中获得了灵感,提出一种可以有效降低耗电量的方法。 根据公式E=U*I...

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