『今更ながらVAEってこんなに凄かったの？ってなった話』をPyTorchで実装して結果の再現に成功した話 - 備忘録

はじめに 下記の記事にて，VAEの興味深い応用が実装例と共に紹介されている． zenn.dev 要するにVAEの潜在変数からアフィン変換のパラメタを分離できる話である．（各画像で個別の）アフィン変換を施した状態でモデルが訓練されるので，訓練後にその変換を外すことで，VAEは幾何学的変動が正規化された画像を生成できる． 記事で紹介されていた実装はTensorFlowに基づくものだったので，本記事ではこれをPyTorchでも実装して結果を紹介するものである． 実装 以下に置いた．Enjoy! sample_vae.py · GitHub Pythonのバージョンは3.12.3である．ネットワークのアーキテクチャ（隠れユニット数など）や訓練条件（エポック数や学習率など）は適当に決めている．PyTorch以外にtorchvisionとtensorboardのインストールが要求される。 使い方： 再

[misshiki]

“記事で紹介されていた実装はTensorFlowに基づくものだったので，本記事ではこれをPyTorchでも実装して結果を紹介するものである．”