for batch_idx in range(60000 // batch_size): # 生成真实数据 real_data = torch.randn(batch_size, 784) # 生成假数据 noise = torch.randn(batch_size, 100) fake_data = generator(noise)这几句代码每一句的含义
时间: 2024-02-14 10:31:25 浏览: 125
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这几句代码是用来生成真实数据和假数据的。以下是每一句代码的含义:
1. `real_data = torch.randn(batch_size, 784)`:这行代码生成了一个大小为`(batch_size, 784)`的张量,其中`batch_size`表示每个批次的样本数量,`784`表示每个样本的特征维度。这个张量中的值是从标准正态分布中随机采样得到的。
2. `noise = torch.randn(batch_size, 100)`:这行代码生成了一个大小为`(batch_size, 100)`的张量,其中`100`表示噪声向量的维度。同样地,这个张量中的值也是从标准正态分布中随机采样得到的。
3. `fake_data = generator(noise)`:这行代码通过将噪声向量输入到生成器模型中,生成了一个大小为`(batch_size, 784)`的张量。生成器模型是一个用于生成假数据的神经网络模型,它将噪声向量作为输入,并输出一个与真实数据具有相似分布的假数据张量。
综合起来,这几句代码用于在生成对抗网络(GAN)中生成真实数据和相应的假数据,真实数据是从标准正态分布中采样得到的随机张量,而假数据是通过将随机噪声向量输入到生成器模型中生成的。
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