# DECODER # self.latent_fc1 = nn.Sequential( # nn.Linear(latent_size,1000), # nn.Sigmoid(), # ) # self.latent_fc2 = nn.Sequential( # nn.Linear(1000,54*44), # nn.Sigmoid(), # )

这是一个神经网络的定义部分，用于定义解码器（decoder）的结构。其中，self.latent_fc1和self.latent_fc2是两个全连接层，分别将潜在向量（latent vector）转换为1000维和54x44维的向量。这里使用的激活函数是Sigmoid函数，用于将输出值映射到[0,1]之间。在生成对抗网络（GAN）中，解码器的作用是将潜在向量转换为模拟的图像样本，从而与真实图像进行比较，从而训练生成器的参数。