昇思25天学习打卡营第21天|munger85
他和gan是很相似的，但是他比较依赖于输入的图像，例如在使用的时候要输入1图片，会基于这个图片做生成，而gan是直接自己就生成，所以他是一种基于条件的gan。跳跃连接将编码器中的高分辨率特征直接传递给解码器，使生成器能够更好地保留输入图像的细节，从而生成更清晰、更精细的输出图像。生成器希望判别器都判别为真，判别器希望真的就是真，假的生成的就是假的。gamma是调节学习率动态衰减，beta是平移梯度
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Pix2Pix实现图像转换
他和gan是很相似的，但是他比较依赖于输入的图像，例如在使用的时候要输入1图片，会基于这个图片做生成，而gan是直接自己就生成，所以他是一种基于条件的gan
下载了数据集
看看数据是什么样
跳跃连接将编码器中的高分辨率特征直接传递给解码器，使生成器能够更好地保留输入图像的细节，从而生成更清晰、更精细的输出图像。所以他是一个组件
unet是我们的生成器
这个convNorm层是判别器的组件
所以我们判别器也有了
gamma是调节学习率动态衰减，beta是平移梯度到归一化的输出。
pix2pix就有判别器，生成器组成了
训练时就要向前传播
生成器希望判别器都判别为真，判别器希望真的就是真，假的生成的就是假的。
得到梯度，开始优化
可以看到训练好的模型，让图片变成了目标的风格。
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