NVIDIA DIGITS 6のPretrained ModelでGANを試してみた（後編）
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeからダウンロードしたceleb-a-gan, celeb-a-gan-encoderを使用して、GAN (Generative Adversarial Network)を試してみました。
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NVIDIA DIGITS 6のPretrained ModelでGANを試してみた（前編）
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeからダウンロードしたceleb-a-gan, celeb-a-gan-encoderを使用して、GAN (Generative Adversarial Network)を試してみました。
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeを試してみた
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeを試してみました。Model Storeのターゲット・リンクを変更することで、U-Net, celeb-a-gan, celeb-a-gan-encoderモデルをダウンロードすることができました。
NVIDIA DIGITS 6でFashion-MNISTを試してみた
Fashion-MNISTというデータセットが公開されていましたので、NVIDIA DockerとNVIDIA DIGITS 6の組み合わせで試してみました。
PyTorch v0.2.0 ランタイム版Dockerイメージを作成してみた
PyTorch v0.2.0 ランタイム版Dockerイメージを作成してみました。ランタイム版Dockerイメージには、Condaパッケージのpytorch v0.2.0とtorchvision v0.1.9がインストールされます。
NVIDIA DIGITS 6 RCをDockerで試してみた
Docker HubでNVIDIA DIGITS 6 RCのDockerイメージが公開されていましたので、NVIDIA Docker上で新バックエンドTensorFlowと新機能GANの組み合わせを試してみました。
pix2pixのために高速な線画変換環境を構築してみた
pix2pix-tensorflowのDockerイメージを改造してHED（Holistically-Nested Edge Detection）による高速な線画変換環境を構築してみました。
U-Netのネットワーク構成を可視化してみた
Docker版Caffe 1.0のdraw_net.pyにより、セグメンテーション用ネットワークU-Netのネットワーク構造を可視化してみました。
matplotlib.pyplotのエラー対策をしてみた
Ubuntu 16.04とDocker版Caffe 1.0のmatplotlib.pyplotを使用できるように対策を行いました。
PyTorchのDockerイメージを作成してみた
PyTorch v0.1.11のDockerイメージを作成して、examples/mnistを試してみました。