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优化及神经网络模型
tf.reset_default_graph()sess=tf.InteractiveSession()content_image=scipy.misc.imread("images\YOUR CONTENT IMAGE")content_image = reshape_and_normalize_image(content_image)style_image = scipy.misc.imread("images/YOUR STYLE IMAGE")style_image = reshape_and_normalize_image(style_image)#Generating a noisy imagegenerated_image = generate_noise_image(content_image)imshow(generated_image[0])model = load_vgg_model("pretrained_model/imagenet-vgg-verydeep-19.mat")sess.run(model[\'input\'].assign(content_image))out=model[\'conv4_2\']a_C = sess.run(out)a_G=outJ_content = compute_content_cost(a_C, a_G)sess.run(model[\'input\'].assign(style_image))# Compute the style costJ_style = compute_style_cost(model, STYLE_LAYERS)J = total_cost(J_content, J_style, alpha = 10, beta = 40)# define optimizer (1 line)optimizer = tf.train.AdamOptimizer(2.0)# define train_step (1 line)train_step = optimizer.minimize(J)def model_nn(sess, input_image, num_iterations = 1000):# Initialize global variables (you need to run the session on the initializer) sess.run(tf.global_variables_initializer())# Run the noisy input image (initial generated image) through the model. Use assign(). sess.run(model[\'input\'].assign(input_image))for i in range(num_iterations):# Run the session on the train_step to minimize the total cost sess.run(train_step)# Compute the generated image by running the session on the current model[\'input\'] generated_image = sess.run(model[\'input\']) # Print every 20 iteration. if i%20 == 0: Jt, Jc, Js = sess.run([J, J_content, J_style]) print("Iteration " + str(i) + " :") print("total cost = " + str(Jt)) print("content cost = " + str(Jc)) print("style cost = " + str(Js))# save current generated image in the "/output" directory save_image("output/" + str(i) + ".png", generated_image)# save last generated image save_image(\'output/generated_image.jpg\', generated_image)return generated_imagemodel_nn(sess, generated_image)

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最后【nst正常是什么意思 NST是什么意思】在这篇文章中，我们深入研究了神经风格迁移的工作原理 。我们还讨论了NST背后的数学 。

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