在Celeba数据集上,跑通基于DCGAN模型的训练代码,训练D的时候,为什么对于dataset返回的data作为输入,label是1,而对于G生成的数据作为输入,label是0
时间: 2024-06-05 14:10:53 浏览: 10
这是因为在GAN的训练过程中,生成器G的目标是欺骗判别器D,使其将G生成的样本认定为真实样本。因此,在训练D时,真实样本的标签应该为1,而生成样本的标签应该为0,用来告诉判别器哪些是真实样本,哪些是生成样本。在训练G时,G的目标是让D将其生成的样本认为是真实样本,因此G生成的样本在训练时被赋予的标签也应该是1。
相关问题
GAN的训练方法,训练D的时候,为什么对于dataset返回的data作为输入,label是1,而对于G生成的数据作为输入,label是0?
GAN的训练方法是基于对抗生成网络的思想,其中生成器和判别器模型进行博弈。在训练D的时候,对于真实数据,我们希望判别器输出1,也就是真实数据是真实的;对于生成器生成的数据,我们希望判别器输出0,也就是生成器生成的数据是假的。因此,为了使D学习到正确的判别能力,在判别真实数据时,标签为1;在判别生成器生成的假数据时,标签为0。这是GAN训练的基本机制。
pytorch中如何用dataset、dataload划分训练数据集和验证数据集,并载入,请写一下代码
以下是PyTorch中使用Dataset和Dataloader划分训练和验证集并载入的代码示例:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 自定义Dataset类
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data, target):
self.data = data
self.target = target
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
return self.data[index], self.target[index]
# 模拟数据集
data = torch.randn(100, 3)
target = torch.randint(0, 2, size=(100, ))
# 划分训练集和验证集
train_data, val_data, train_target, val_target = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建MyDataset对象
train_dataset = MyDataset(train_data, train_target)
val_dataset = MyDataset(val_data, val_target)
# 创建Dataloader对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
```
这里先使用sklearn库中的train_test_split函数对数据集进行划分,分别得到80%的数据用于训练集,20%的数据用于验证集。然后定义自定义Dataset类,实现__getitem__和__len__方法,这两个方法分别用于获取数据和获取数据集大小。最后使用Dataloader类载入数据集,并设定batch_size和shuffle参数,以便用于训练和验证。