HephaestusProject / pytorch-VAE

template

Abstract

• abstract의 내용을 넣어주세요.

Table

• 구현하는 paper에서 제시하는 benchmark dataset을 활용하여 구현하여, 논문에서 제시한 성능과 비교합니다.
  • benchmark dataset은 하나만 골라주세요.
    1. 논문에서 제시한 hyper-parameter와 architecture로 재현을 합니다.
    2. 만약 재현이 안된다면, 본인이 변경한 사항을 서술해주세요.

Training history

• tensorboard 또는 weights & biases를 이용, 학습의 로그의 스크린샷을 올려주세요.

OpenAPI로 Inference 하는 방법

• curl ~~~

Usage

Environment

• install from source code
• dockerfile 이용

Training & Evaluate

• interface
  • ArgumentParser의 command가 code block 형태로 들어가야함.
    • single-gpu, multi-gpu

Inference

• interface
  • ArgumentParser의 command가 code block 형태로 들어가야함.

Project structure

• 터미널에서 tree커맨드 찍어서 붙이세요.

License

• Licensed under an MIT license.