以一维数据作为输入的dcgan网络代码怎么写
时间: 2024-04-29 19:23:51 浏览: 19
以下是一维DCGAN网络的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# Define the generator network
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, latent_dim, output_dim):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(latent_dim, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 256)
self.fc3 = nn.Linear(256, 512)
self.fc4 = nn.Linear(512, output_dim)
self.relu = nn.ReLU()
self.tanh = nn.Tanh()
def forward(self, z):
x = self.fc1(z)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc3(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc4(x)
x = self.tanh(x)
return x
# Define the discriminator network
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_dim):
super(Discriminator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
self.fc3 = nn.Linear(256, 1)
self.leaky_relu = nn.LeakyReLU()
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.leaky_relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.leaky_relu(x)
x = self.fc3(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
```
在这个示例中,生成器网络使用了四个全连接层,输入为潜在空间的向量(即噪声),输出为生成的图像。判别器网络也使用了三个全连接层,输入为图像的向量表示,输出为一个标量,表示这个图像是真实的还是虚假的。在网络中使用了ReLU和Tanh等激活函数,以及LeakyReLU和Sigmoid等激活函数。
当然,这个示例只是一种可能的实现方式,你可以根据具体的需求和数据集特点来调整网络结构和超参数。