基于GAN的深度图像重建算法代码

时间: 2023-07-26 22:16:55 浏览: 45
以下是一个基于GAN的深度图像重建算法的Python代码示例,使用的是PyTorch框架: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dset from torchvision.utils import save_image import os # 定义超参数 batch_size = 128 lr = 0.0002 train_epoch = 100 beta1 = 0.5 nz = 100 ngf = 64 ndf = 64 # 定义Generator模型 class generator(nn.Module): def __init__(self): super(generator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 8), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 4), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose2d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 2), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose2d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose2d(ngf, 3, 4, 2, 1, bias=False), nn.Tanh() ) def forward(self, input): output = self.main(input) return output # 定义Discriminator模型 class discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(discriminator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, ndf, 4, 2, 1, bias=False), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf * 2), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf * 4), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf * 8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, input): output = self.main(input) return output.view(-1, 1) # 初始化模型和优化器 G = generator() D = discriminator() G.cuda() D.cuda() G.apply(weights_init) D.apply(weights_init) criterion = nn.BCELoss() optimizerD = optim.Adam(D.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999)) optimizerG = optim.Adam(G.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999)) # 定义训练过程 for epoch in range(train_epoch): for i, data in enumerate(dataloader, 0): real_cpu, _ = data batch_size = real_cpu.size(0) input = Variable(real_cpu.cuda()) target = Variable(torch.ones(batch_size).cuda()) noise = Variable(torch.randn(batch_size, nz, 1, 1).cuda()) fake = G(noise) target_fake = Variable(torch.zeros(batch_size).cuda()) # 训练Discriminator D.zero_grad() output = D(input) errD_real = criterion(output, target) errD_real.backward() output_fake = D(fake.detach()) errD_fake = criterion(output_fake, target_fake) errD_fake.backward() errD = errD_real + errD_fake optimizerD.step() # 训练Generator G.zero_grad() output_fake = D(fake) errG = criterion(output_fake, target) errG.backward() optimizerG.step() # 保存生成的图像 fake = G(fixed_noise) save_image(fake.data, 'output/fake_samples_epoch_%03d.png' % epoch, normalize=True) # 保存模型 torch.save(G.state_dict(), 'generator.pth') torch.save(D.state_dict(), 'discriminator.pth') ```

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