La UEFA Super Cup Internacional es uno de los eventos más emocionantes del fútbol europeo, donde se enfrentan los campeones de la UEFA Champions League y la UEFA Europa League. Cada año, este torneo atrae a millones de aficionados que no quieren perderse ni un solo detalle de los encuentros. En este espacio, te ofrecemos análisis expertos y predicciones diarias para que puedas disfrutar al máximo y, si lo deseas, aventurarte en el mundo de las apuestas deportivas con conocimiento y confianza.
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La UEFA Super Cup Internacional es una competición anual que enfrenta al ganador de la UEFA Champions League contra el vencedor de la UEFA Europa League. Este partido único tiene lugar generalmente a principios de agosto y se ha convertido en un clásico para los amantes del fútbol. Desde su inicio en 1972, este torneo ha sido testigo de emocionantes encuentros y momentos históricos.
La UEFA Super Cup se disputó por primera vez en 1972 entre el Feyenoord, campeón de la Copa de Campeones, y el Glasgow Rangers, ganador de la Recopa de Europa. Desde entonces, el formato ha evolucionado, adaptándose a los cambios en las competiciones europeas. En 1998, se introdujo el concepto de enfrentar al campeón de la Champions League contra el ganador de la recién creada Copa UEFA (ahora Europa League).
Aunque no es tan prestigioso como la Champions League o la Europa League, la UEFA Super Cup tiene su propia relevancia. Es una oportunidad para que los equipos muestren su valía en un escenario internacional antes del inicio de la temporada oficial. Además, es una excelente manera para los aficionados de ver a sus equipos favoritos en acción durante el verano.
Cada temporada trae consigo nuevos desafíos y sorpresas. Los equipos que llegan a la Super Cup son siempre fuertes candidatos para triunfar también en sus respectivas ligas nacionales. Analicemos algunos equipos y jugadores clave que podrían marcar la diferencia en las próximas ediciones.
Cada día te ofrecemos nuestras predicciones más actualizadas basadas en análisis detallados de partidos anteriores, estadísticas recientes y desempeño de jugadores clave. Aquí te dejamos algunas recomendaciones generales para tus apuestas:
Para estar al tanto de las últimas noticias y actualizaciones sobre la UEFA Super Cup Internacional, sigue estos consejos:
Hoy en día, hay numerosas aplicaciones móviles que te permiten seguir tus equipos favoritos y recibir notificaciones sobre cambios importantes o resultados inmediatos. Algunas recomendaciones incluyen:
A lo largo de los años, la UEFA Super Cup ha sido testigo de momentos inolvidables que han quedado grabados en la memoria colectiva del fútbol mundial. Aquí te presentamos algunos de ellos:
Mientras nos acercamos a nuevas ediciones del torneo, hay varias tendencias emergentes que podrían influir en cómo se desarrollan los partidos futuros:
## Training
Training is done on CIFAR10 dataset for the following number of epochs and batch size:
- Epochs: `100`
- Batch Size: `128`
## Results
### Loss Plot
### Reconstructions
### Latent Space
# Variational Autoencoder with Convolutional Layers
## Architecture
## Training
Training is done on CIFAR10 dataset for the following number of epochs and batch size:
- Epochs: `100`
- Batch Size: `128`
## Results
### Loss Plot
### Reconstructions
### Latent Space
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Nov 23 22:20:08 2020
@author: sahil
"""
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class VAE(nn.Module):
def __init__(self):
super(VAE, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(32,64,(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64,128,(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(128,256,(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Flatten()
)
self.fc_mu = nn.Linear(1024,512)
self.fc_var = nn.Linear(1024,512)
self.decoder_fc = nn.Linear(512+128+64+32+16+8+4+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1,
(4*16)*(4*16)*256)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.ConvTranspose2d(256,(256//4),(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.ConvTranspose2d((256//4),(256//8),(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.ConvTranspose2d((256//8),(256//16),(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.ConvTranspose2d((256//16),(256//32),(4,4),stride=2,padding=1),
nn.ReLU(),
nn.ConvTranspose2d((256//32),3,(4,4),stride=2,padding=1)
)
def encode(self,x):
x = self.encoder(x)
mu = self.fc_mu(x)
logvar = self.fc_var(x)
return mu , logvar
def reparameterize(self,mu , logvar):
std = torch.exp(0.5*logvar)
eps = torch.randn_like(std)
return mu + eps*std
def decode(self,z):
z = torch.cat([z],dim=-1)
z = self.decoder_fc(z)
z = z.view(-1,(256//32),(16),(16))
x_recon = self.decoder(z)
return x_recon
def forward(self,x):
mu , logvar = self.encode(x)
z = self.reparameterize(mu , logvar)
x_recon = self.decode(z)
return x_recon , mu , logvar<|repo_name|>sahilgupta-ai/VAE-Autoencoder<|file_sep|>/vae/train.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Nov 23 22:20:08 2020
@author: sahil
"""
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.utils import make_grid
from tqdm import tqdm
import torch
from torch import optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision.transforms import ToTensor , Normalize , Compose
def train(model,
train_loader,
optimizer,
epoch,
device,
loss_function,
beta,
writer=None):
model.train()
running_loss = []
for batch_idx , (data,target) in enumerate(tqdm(train_loader)):
data = data.to(device)
optimizer.zero_grad()
recon_batch , mu , logvar = model(data)
loss_batch = loss_function(recon_batch,data,mu , logvar,beta)
loss_batch.backward()
optimizer.step()
# if batch_idx % args.log_interval ==0:
# print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]tLoss: {:.6f}'.format(
# epoch,batch_idx * len(data),len(train_loader.dataset),
# (100 * batch_idx / len(train_loader)),loss_batch.item()))
# if writer is not None:
# writer.add_scalar('train_loss',loss_batch.item(),batch_idx + epoch * len(train_loader))
# running_loss.append(loss_batch.item())
if writer is not None:
# writer.add_scalar('train_loss',np.mean(running_loss),epoch)
# writer.add_scalar('beta',beta.item(),epoch)
# recon_batch_0 , mu_0 , logvar_0 = model(data[:25])
# recon_batch_0_grid = make_grid(recon_batch_0.cpu()[:25] , nrow=5)
# data_grid = make_grid(data.cpu()[:25] , nrow=5)
# writer.add_image('reconstruction' + str(epoch) , np.transpose(recon_batch_0_grid.detach().numpy() , (1 ,2 ,0)),epoch)
# writer.add_image('original' + str(epoch) , np.transpose(data_grid.detach().numpy() , (1 ,2 ,0)),epoch)
return np.mean(running_loss)
def test(model,
test_loader,
epoch,
device,
loss_function,
beta,
writer=None):
model.eval()
test_loss = []
with torch.no_grad():
for i ,(data,target) in enumerate(tqdm(test_loader)):
data = data.to(device)
recon_batch , mu , logvar = model(data)
test_loss.append(loss_function(recon_batch,data,mu , logvar,beta).item())
test_loss_mean = np.mean(test_loss)
if writer is not None:
# writer.add_scalar('test_loss',test_loss_mean,epcoh)
print('nTest set loss: {:.6f}n'.format(test_loss_mean))
return test_loss_mean
def get_data_loaders(batch_size):
train_loader = DataLoader(
dataset=CIFAR10(root='./data',
train=True ,
transform=Compose([ToTensor() ,
Normalize((0.5,),
(0.5,))
]),
download=True),
batch_size=batch_size ,
shuffle=True )
test_loader = DataLoader(
dataset=CIFAR10(root='./data',
train=False ,
transform=Compose([ToTensor() ,
Normalize((0.5,),
(0.5,))
]),
download=True),
batch_size=batch_size ,
shuffle=True )
return train_loader,test_loader
def plot_and_save_images(recon_x ,
orig_x ,
epoch_num):
fig=plt.figure(figsize=(15,7))
rows_num=int(len(orig_x)/5)+int(len(orig_x)%5 >0)
for i in range(rows_num*5):
if i<25