for i, (x_test, c_test) in enumerate(test_dataloader): _, _, _ = vae(x_test, c_test) real_y = gan(vae.latent) z = torch.rand_like(vae.latent) fake_y = gan(z) gan_real_loss = gan_criterion(real_y, torch.ones_like(real_y)) gan_fake_loss = gan_criterion(fake_y, torch.zeros_like(fake_y)) real_score = 1-gan_real_loss.mean().detach() fake_score = gan_fake_loss.mean().detach() real_score_mean.append(real_score.numpy()) fake_score_mean.append(fake_score.numpy())

这是一个使用GAN评估VAE生成样本质量的代码段。代码中首先从测试集中读取图像和标签，然后将它们输入到VAE模型中进行编码解码，得到重构图像和潜在变量。接着，将潜在变量输入到已经训练好的GAN模型中，得到GAN的判别结果real_y和fake_y。之后，使用GAN的损失函数gan_criterion分别计算real_y和fake_y的损失gan_real_loss和gan_fake_loss。接着，通过计算real_y和fake_y的平均值，得到它们对应的真实分数real_score和虚假分数fake_score。最后，将real_score和fake_score的值分别添加到real_score_mean和fake_score_mean列表中，用于计算整个测试集上GAN的真实分数和虚假分数的平均值。这个代码段的目的是为了通过GAN的真实分数和虚假分数来评估VAE生成样本的质量。