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  1. python 创建lmdb

  2. python 创建lmdb

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-04-29
    • 文件大小：1024
    • 提供者：losteng

  1. Python操作SQLite/MySQL/LMDB数据库的方法

  2. 1.概述 1.1前言 　　最近在存储字模图像集的时候，需要学习LMDB，趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用，一起整理在此。 1.2环境 　　使用win7，Python 3.5.2。 2.SQLite 2.1准备 　　SQLite是一种嵌入式数据库，它的数据库就是一个文件。Python 2.5x以上版本内置了SQLite3，使用时直接import sqlite3即可。 2.2操作流程 　　概括地讲，操作SQLite的流程是： 　　　　·通过sqlite3.open()创建与数据库文件的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_38627213

  1. condddpm-源码

  2. 轻型VR iccv 2958 训练 首先准备lmdb数据集： python prepare_data.py --size [SIZES, e.g. 128,256] --out [LMDB NAME] [DATASET PATH] 然后运行训练循环！ python train.py --conf diffusion.conf 修改outdir进行设置。 产生 首先将图像和模型放在文件夹中： 创建检查点文件夹并放置经过训练的模型。 将参考图像放在参考文件夹中 然后，修改diffusi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_42165490

  1. CIPS：具有条件独立像素合成功能的图像生成器论文的官方实施https：//arxiv.orgabs2011.13775-源码

  2. CIPS-官方Pytorch实施 的纸张 要求 点安装-r requirements.txt 用法 首先创建lmdb数据集： python prepare_data.py images --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。 要在FFHQ-256或教堂上进行训练，请运行： python3 -m torch.distributed.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116794

  1. swapping-autoencoder-pytorch:交换自动编码器用于深层图像处理的非官方实现（https-源码

  2. 交换自动编码器火炬 在PyTorch中非自动实现用于深层图像处理的交换自动编码器（ ） 用法 首先创建lmdb数据集： python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。此实现不使用渐进式增长，但是对于以后要尝试其他分辨率的情况，可以使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。 然后您可以在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：59768832
    • 提供者：weixin_42157567