pytorch生成sdae模型

要使用PyTorch生成SDAE模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 PyTorch 并导入相关的库。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

2. 定义 SDAE 模型。以下是一个简单的示例：

class SDAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(SDAE, self).__init__()

        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
        )

        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, input_size),
        )

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

在这个示例中，我们定义了一个包含两个线性层和 ReLU 激活函数的编码器和解码器。在 `forward` 方法中，我们首先对输入进行编码，然后将编码的结果解码回原始输入。

3. 初始化模型并定义损失函数和优化器。

model = SDAE(input_size=784, hidden_size=128)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

在这个示例中，我们初始化了一个输入大小为 784，隐藏大小为 128 的 SDAE 模型，并使用均方误差（MSE）作为损失函数和 Adam 优化器。

4. 训练模型。

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        img, _ = data
        img = img.view(img.size(0), -1)
        recon = model(img)
        loss = criterion(recon, img)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

在这个示例中，我们使用 PyTorch 的 DataLoader 加载数据，并对模型进行训练。在每个 epoch 中，我们迭代数据集并计算重建误差。通过反向传播和优化器更新模型参数。

以上就是使用 PyTorch 生成 SDAE 模型的简单示例。