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StyleGAN —官方TensorFlow实施的编码器 的StyleGAN2 这是我的StyleGAN编码器； 有很多类似的东西，但这是我的。 感谢@Puzer作为原始人，其中包括叉子；感谢@SimJeg作为构成此处所用ResNet模型基础的初始代码；感谢@Pender他的叉子！ 从左到右：原始图像，在生成的StyleGAN面Kong上经过训练的ResNet的预测图像以及最终的编码图像。 我添加了什么： ResNet编码器-使用train_resnet.py自己训练或！ 将模型放在data / finetuned_resnet.h5中 可以直接替换以使用带有train_effnet.

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擦除编码在当今的数据中心中被广泛应用，以解决普遍存在的故障，但它很容易引起大量的跨机架通信以进行奇偶校验更新。在本文中，我们提出了一种新的机架协同更新机制来抑制跨机架的更新流量，该机制包括两个连续的阶段:一个是**增量收集阶段**，它收集数据增量块;另一个是**选择性校验更新阶段**，它根据更新模式和校验布局更新校验块。我们进一步设计了**RackCU**，一个机架协调的最优更新方案，实现了跨机架更新流量的理论下限。最后，我们通过大规模仿真和真实数据中心实验进行了广泛的评估，结果表明RackCU可以减少22.1%-75.1%的跨机架更新流量，从而提高34.2%-292.6%的更新吞吐量。