gan_loss = criterion_adv(discriminator(gen_parts), real)；real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device)；# 判别器 class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, channels=3): super(Discriminator, self).__init__() # def discriminator_block(in_filters, out_filters, stride, normalize, dropout, spectral): # 谱范数正则化，提高泛化能力 """Returns layers of each discriminator block""" # if spectral: layers = [nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, stride, 1), n_power_iterations=2)] else: layers = [nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, stride, 1)] if normalize: layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_filters)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) if dropout: layers.append(nn.Dropout(p=0.5)) return layers layers = [] in_filters = channels # 总共有四次卷积操作，因为没有设置dropout(随机设置一些值为0避免过拟合)和spectral所以此处并没有进行 for out_filters, stride, normalize, dropout, spectral in [(64, 2, False, 0, 0), (128, 2, True, 0, 0), (256, 2, True, 0, 0), (512, 1, True, 0, 0)]: layers.extend(discriminator_block(in_filters, out_filters, stride, normalize, dropout, spectral)) in_filters = out_filters layers.append(nn.Conv2d(out_filters, 1, 3, 1, 1)) self.model = nn.Sequential(*layers) def forward(self, img): return self.model(img)

这代码实现的是GAN（生成对抗网络）的损失函数。其中，criterion_adv是定义的损失函数，输入参数为生成器生成的图像（gen_parts）和真实图像（real），输出为损失值。

real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device)

real表示真实的图像，它是一个batch_size大小的张量，*patch表示图像尺寸，这里是通过*patch解包得到的。fill_(1.0)表示将张量中的所有元素设置为1.0，即真实图像的标签为1（代表真实图像）。requires_grad_(False)表示该张量不需要计算梯度，to(device)表示将张量放到指定的设备上，这里是放到GPU上（如果有的话）。

class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, channels=3):
super(Discriminator, self).__init__()
# ...
# 省略了一些代码
# ...
self.model = nn.Sequential(*layers)

def forward(self, img):
return self.model(img)

这里定义了一个判别器类（Discriminator），它继承自nn.Module类。在类的初始化函数中，通过调用discriminator_block函数定义了不同的卷积块，最终得到了一个包含多个卷积层的模型。在forward函数中，将输入的图像（img）通过模型进行前向传播，得到模型的输出结果。