JAX /亚麻中非常深的VAE 从移植而来的使用和。 我试图使该实现尽可能接近原始实现。 我能够重用大部分代码，包括仍然使用PyTorch的数据输入管道。 我建议为此安装PyTorch的仅CPU版本。 使用JAX 0.2.10，亚麻0.3.0，PyTorch 1.7.1，NumPy 1.19.2进行了测试。 我还对cifar10进行了收敛训练，并使用--conv_precision=highest从本文中复制了测试ELBO值2.87，请参见下文。 如果有人要求为cifar训练有素的检查站，