05 2024 档案
摘要：1 模型训练 def training(dataset, opt, pipe, testing_iterations, saving_iterations, checkpoint_iterations, checkpoint, debug_from): first_iter = 0 # 初始化高斯模
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摘要：#!/bin/bash # 定义检测网络的网站 PING_TARGET=www.baidu.com # 定义todesk的服务重启命令 TODESK_START_CMD="sudo systemctl restart todeskd.service" # 定义网络断开时的标志文件位置 FLAG_FI
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摘要：生成模型核心原理 解释：将观测变量（数据集图片）进行编码为具有某个确定分布（一般为正太分布）的隐变量，然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样，然后将其解码为生成的图片，进而实现生成内容的多样性。 DDPM DDPM相比VAE，在将观测变量编码为隐变量的过程
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/135462906
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摘要：1.cuda安装 https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/136348402 https://www.cnblogs.com/mrneojeep/p/17390353.html 2.cudnn安装 https://www.cnblogs.c
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