掩码自编码模型pytorch代码
时间: 2023-10-23 21:11:33 浏览: 47
以下是一个掩码自编码模型的PyTorch代码,该模型使用了一个编码器和解码器网络,并使用一个掩码层来增加模型的稀疏性。
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MaskedAutoencoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(MaskedAutoencoder, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, hidden_size),
nn.ReLU()
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_size, input_size),
nn.Sigmoid()
)
self.mask = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, input_size))
def forward(self, x):
encoded = self.encoder(x)
masked = encoded * self.mask
decoded = self.decoder(masked)
return decoded
```
该模型的构造函数需要传入输入维度和隐藏层维度。编码器和解码器分别是由一些线性层和非线性激活函数组成的序列。掩码层是一个可训练参数,它的形状与编码器输出的形状相同。在正向传递期间,编码器接收输入并将其编码为隐藏表示形式。然后,该隐藏表示形式通过掩码层进行掩码,以增加模型的稀疏性。最后,解码器将掩码隐藏表示形式解码为原始输入。
在使用该模型时,可以使用标准的PyTorch优化器和损失函数来训练模型。以下是一个使用均方误差损失函数训练模型的示例代码。
```
model = MaskedAutoencoder(input_size=784, hidden_size=256)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(10):
for data in dataloader:
inputs, _ = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs.view(-1, 784))
loss = criterion(outputs, inputs.view(-1, 784))
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch+1} loss: {loss.item():.4f}")
```
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