utils、xxydataset、models
定义一些用到的函数、数据集、生成器和鉴别器模型
train_gan、train_cgan、train_wgan、train_wgan-gp
训练模型
xls文件
记录模型收敛过程的数据用于绘制收敛曲线
distance_test
对一个模型做碱基距离测试
find-best-model
找到在测试集上表现最好的模型
gen_img和plot_img
用指定的模型预测指定的数据集并保存为图片、展示预测的图片
这个项目是一个基于生成对抗网络的Hi-C数据增强方法的毕业设计项目。该项目包含了训练模型、测试模型、生成图像等功能。
主要功能点
定义了一些用到的函数、数据集、生成器和鉴别器模型
训练了GAN、CGAN、WGAN和WGAN-GP四种模型
记录了模型收敛过程的数据用于绘制收敛曲线
对训练好的模型进行了碱基距离测试和最佳模型选择
使用指定的模型预测指定的数据集并保存为图片、展示预测的图片
技术栈
Jupyter Notebook
Python
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基于生成对抗网络的Hi-C数据增强方法python源码(GAN、CGAN、WGAN和WGAN-GP四种模型)+模型文件.zip基于生成对抗网络的Hi-C数据增强方法python源码(GAN、CGAN、WGAN和WGAN-GP四种模型)+模型文件.zip基于生成对抗网络的Hi-C数据增强方法python源码(GAN、CGAN、WGAN和WGAN-GP四种模型)+模型文件.zip 【说明】 【1】项目代码完整且功能都验证ok,确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 【3】项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 【4】如果基础还行,或热爱钻研,可基于此项目进行二次开发,DIY其他不同功能,欢迎交流学习。 【注意】 项目下载解压后,项目名字和项目路径不要用中文,建议解压重命名为英文名字后再运行!有问题私信沟通,祝顺利!
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