应用上述判别器网络Discriminator,给出具体的输入,得到输出
时间: 2024-04-15 17:27:48 浏览: 25
当使用上述的判别器网络`Discriminator`时,我们需要提供输入数据和Hypernetwork的输入,然后通过前向传播得到判别器的输出。这里假设输入数据是一个大小为`(batch_size, input_size)`的张量,Hypernetwork的输入是一个大小为`(batch_size, hypernet_input_size)`的张量。以下是一个具体的示例:
```python
import torch
# 定义输入数据和Hypernetwork输入
input_data = torch.randn(10, 20) # 大小为(10, 20)的输入数据
hypernet_input = torch.randn(10, 5) # 大小为(10, 5)的Hypernetwork输入
# 创建判别器实例
input_size = 20
hidden_size = 50
output_size = 1
hypernet_input_size = 5
discriminator = Discriminator(input_size, hidden_size, output_size, hypernet_input_size)
# 前向传播
output = discriminator(input_data, hypernet_input)
# 输出结果
print(output)
```
在这个示例中,我们首先定义了输入数据`input_data`和Hypernetwork输入`hypernet_input`。然后,我们创建了一个判别器实例`discriminator`,并将输入数据和Hypernetwork输入传递给判别器的前向传播方法。
最后,我们打印出判别器的输出结果`output`。
请注意,这只是一个示例,实际应用时,你可能需要根据你的数据和任务进行适当的修改和调整。
希望这个示例对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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