FID评价具体计算代码

FID（Fréchet Inception Distance）是评价生成模型生成图像质量的一种常用指标，它是通过计算生成图像分布与真实图像分布之间的Fréchet距离来衡量生成图像质量的。

具体计算FID的代码实现如下（假设已经有了生成图像分布G和真实图像分布R的特征向量集合）：

import numpy as np
from scipy import linalg

def calculate_fid_score(G, R):
    mu_G, sigma_G = np.mean(G, axis=0), np.cov(G, rowvar=False)
    mu_R, sigma_R = np.mean(R, axis=0), np.cov(R, rowvar=False)
    diff = mu_G - mu_R
    covmean = linalg.sqrtm(sigma_G.dot(sigma_R))
    if np.iscomplexobj(covmean):
        covmean = covmean.real
    fid_score = diff.dot(diff) + np.trace(sigma_G + sigma_R - 2 * covmean)
    return fid_score

其中，G和R分别是生成图像分布和真实图像分布的特征向量集合，mu_G和sigma_G是G的均值和协方差矩阵，mu_R和sigma_R是R的均值和协方差矩阵。计算过程中，我们首先计算出G和R的均值和协方差矩阵，然后计算它们的差值diff，以及它们的Fréchet距离covmean。最后，将diff的平方和Fréchet距离相加即可得到FID分数。

需要注意的是，为了保证计算的稳定性，有时候需要对covmean进行处理，例如取实部或者对其进行奇异值分解等操作。