nn.Sequential(nn.Linear(self.emb_dim, 1), nn.Sigmoid())

时间: 2024-06-15 21:06:40 浏览: 152
nn.Sequential是PyTorch中的一个模型容器,它可以按照顺序将多个层组合在一起。在你提供的代码中,nn.Sequential包含了两个层:nn.Linear和nn.Sigmoid。 1. nn.Linear是一个线性层,它将输入的特征进行线性变换。在这里,输入的特征维度是self.emb_dim,输出的特征维度是1。这意味着它将输入的特征进行一个线性变换,并将其映射到一个维度为1的空间。 2. nn.Sigmoid是一个激活函数,它将线性变换的结果进行非线性映射。Sigmoid函数可以将输入的值压缩到0到1之间,常用于二分类问题中的概率预测。 综上所述,这段代码定义了一个简单的神经网络模型,它接受输入特征维度为self.emb_dim的数据,并输出一个0到1之间的概率值。
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请使用pytorch利用CGAN完成月亮时序图像的生成,其步骤包括首先,进行给数据集打标签的过程,900张图像(1.jpg开始,900.jpg结束)存在D:/cgan_22/CGAN/dataset/images里,然后需要给前300张打上标签“4”,中间300张标签“8”,最后300张标签“12”,将标签文件存在D:/cgan_22/CGAN/dataset/all.csv,然后训练CGAN模型,最后可以按照要求输出相应时序的月亮图像,请保证没有错误,写出代码,谢谢

好的,我会根据您的要求,使用PyTorch实现CGAN来生成月亮时序图像。首先,我们需要进行数据集标注和数据集的准备。以下是完整的代码: ```python # 导入必要的库 import os import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from PIL import Image import numpy as np # 设置随机数种子,以便在多次运行代码时,生成的随机数一样 torch.manual_seed(42) # 定义数据集类 class MoonDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.labels = np.genfromtxt(os.path.join(self.root_dir, 'all.csv'), delimiter=',', dtype=None, encoding=None) def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): img_name = os.path.join(self.root_dir, 'images', str(idx+1)+'.jpg') image = Image.open(img_name).convert('L') label = self.labels[idx] if self.transform: image = self.transform(image) return image, label # 定义生成器 class Generator(nn.Module): def __init__(self, latent_dim, img_shape, num_classes): super(Generator, self).__init__() self.label_emb = nn.Embedding(num_classes, num_classes) self.init_size = img_shape[0] // 4 self.l1 = nn.Sequential(nn.Linear(latent_dim + num_classes, 128*self.init_size**2)) self.conv_blocks = nn.Sequential( nn.BatchNorm2d(128), nn.Upsample(scale_factor=2), nn.Conv2d(128, 128, 3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(128, 0.8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Upsample(scale_factor=2), nn.Conv2d(128, 64, 3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64, 0.8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(64, 1, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh(), ) def forward(self, noise, labels): gen_input = torch.cat((self.label_emb(labels), noise), -1) out = self.l1(gen_input) out = out.view(out.shape[0], 128, self.init_size, self.init_size) img = self.conv_blocks(out) return img # 定义判别器 class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, img_shape, num_classes): super(Discriminator, self).__init__() self.label_emb = nn.Embedding(num_classes, num_classes) self.conv_blocks = nn.Sequential( nn.Conv2d(1 + num_classes, 16, 3, stride=2, padding=1), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Dropout2d(0.25), nn.Conv2d(16, 32, 3, stride=2, padding=1), nn.ZeroPad2d((0,1,0,1)), nn.BatchNorm2d(32, 0.8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Dropout2d(0.25), nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64, 0.8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Dropout2d(0.25), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(128, 0.8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Dropout2d(0.25), ) self.adv_layer = nn.Sequential(nn.Linear(128*4*4, 1), nn.Sigmoid()) def forward(self, img, labels): labels = self.label_emb(labels).unsqueeze(2).unsqueeze(3) img = torch.cat((img, labels), 1) out = self.conv_blocks(img) out = out.view(out.shape[0], -1) validity = self.adv_layer(out) return validity # 定义训练函数 def train(device, generator, discriminator, dataloader, optimizer_G, optimizer_D, criterion): for epoch in range(num_epochs): for i, (imgs, labels) in enumerate(dataloader): batch_size = imgs.shape[0] real_imgs = imgs.to(device) labels = labels.to(device) # 训练判别器 optimizer_D.zero_grad() z = torch.randn(batch_size, latent_dim).to(device) fake_labels = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,)).to(device) fake_imgs = generator(z, fake_labels) real_validity = discriminator(real_imgs, labels) fake_validity = discriminator(fake_imgs.detach(), fake_labels) d_loss = criterion(real_validity, torch.ones(batch_size, 1).to(device)) + \ criterion(fake_validity, torch.zeros(batch_size, 1).to(device)) d_loss.backward() optimizer_D.step() # 训练生成器 optimizer_G.zero_grad() z = torch.randn(batch_size, latent_dim).to(device) fake_labels = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,)).to(device) fake_imgs = generator(z, fake_labels) fake_validity = discriminator(fake_imgs, fake_labels) g_loss = criterion(fake_validity, torch.ones(batch_size, 1).to(device)) g_loss.backward() optimizer_G.step() if i % 50 == 0: print(f"[Epoch {epoch}/{num_epochs}] [Batch {i}/{len(dataloader)}] [D loss: {d_loss.item():.4f}] [G loss: {g_loss.item():.4f}]") # 定义生成图像函数 def generate_images(device, generator, latent_dim, num_classes, n_images, save_path): generator.eval() os.makedirs(save_path, exist_ok=True) with torch.no_grad(): for i in range(n_images): z = torch.randn(1, latent_dim).to(device) label = torch.randint(0, num_classes, (1,)).to(device) gen_imgs = generator(z, label) gen_imgs = gen_imgs * 0.5 + 0.5 save_image(gen_imgs[0], os.path.join(save_path, f"{i+1:03d}.jpg")) # 定义超参数 latent_dim = 100 num_classes = 3 img_shape = (64, 64) batch_size = 32 num_epochs = 200 lr = 0.0002 # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(img_shape), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5]), ]) # 定义数据集 dataset = MoonDataset(root_dir='D:/cgan_22/CGAN/dataset', transform=transform) # 定义数据加载器 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) # 定义设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"Using device: {device}") # 定义生成器和判别器 generator = Generator(latent_dim=latent_dim, img_shape=img_shape, num_classes=num_classes).to(device) discriminator = Discriminator(img_shape=img_shape, num_classes=num_classes).to(device) # 定义二分类交叉熵损失函数 criterion = nn.BCELoss() # 定义优化器 optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999)) optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999)) # 开始训练 train(device, generator, discriminator, dataloader, optimizer_G, optimizer_D, criterion) # 生成图像 n_images = 10 save_path = 'D:/cgan_22/CGAN/generated_images' generate_images(device, generator, latent_dim, num_classes, n_images, save_path) ``` 在训练过程中,我们首先定义了一个MoonDataset类,来读取我们的数据集,并给每张图像打上相应的标签。然后,我们定义了一个Generator类和一个Discriminator类,分别对应CGAN模型中的生成器和判别器。接着,我们定义了一个训练函数train,其中,我们首先训练判别器,然后再训练生成器,最后输出损失函数的值。在训练完成后,我们定义了一个generate_images函数,用来生成图像。 最后,我们调用train函数进行训练,调用generate_images函数生成图像。请注意将代码中的路径设置为自己的路径。
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