迁移学习中DAN的代码

以下是一个简单的基于PyTorch实现的DAN模型代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DAN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, input_dim, hidden_dim):
        super(DAN, self).__init__()
        
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
        
    def forward(self, x, source_mask=None):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
        x = self.fc2(x)
        
        # source_mask用于控制源域样本的权重，如果不需要可以忽略
        if source_mask is not None:
            x = x * source_mask.float()
        
        return x

以上代码实现了一个简单的DAN模型，包括两个全连接层和ReLU和dropout激活函数。在forward方法中，输入x表示一个batch的数据，source_mask用于控制源域样本的权重。在训练时，我们可以根据需要设置source_mask使得源域样本对损失函数的贡献更小。在测试时，我们可以将source_mask设置为None。

以下是一个训练DAN模型的示例：

def train(model, source_loader, target_loader, optimizer, criterion, device):
    model.train()
    
    # 构造source域和target域的迭代器
    source_iter = iter(source_loader)
    target_iter = iter(target_loader)
    
    # 迭代一个epoch
    for i in range(len(source_loader)):
        # 加载source域和target域的数据
        source_data, source_label = next(source_iter)
        target_data, _ = next(target_iter)
        
        # 将数据移动到指定设备上
        source_data, source_label = source_data.to(device), source_label.to(device)
        target_data = target_data.to(device)
        
        # 计算source域样本的权重
        source_mask = torch.ones(source_data.size(0), 1).to(device)
        
        # 前向传播计算损失函数
        source_output = model(source_data, source_mask)
        target_output = model(target_data)
        loss = criterion(source_output, source_label) + criterion(target_output, torch.argmax(source_output, dim=1))
        
        # 反向传播更新网络参数
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

以上代码实现了一个简单的DAN模型训练函数，其中source_loader和target_loader分别表示源域和目标域的数据加载器，optimizer表示优化器，criterion表示损失函数，device表示使用的设备。

在训练中，我们首先构造source_iter和target_iter迭代器，然后依次从中加载一个batch的数据。接着将数据移动到指定设备上，并计算source_mask和损失函数。最后反向传播更新网络参数。