real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device) # (1.0 - lambda)
时间: 2024-04-27 20:24:54 浏览: 8
这段代码是一个 PyTorch 实现中的生成对抗网络(GAN)中的标签定义部分。其中,`batch_size` 表示每批次的数据量,`*patch` 表示数据的形状。`torch.FloatTensor()` 函数创建一个浮点型的张量,并使用 `fill_()` 函数将所有元素初始化为 1.0,表示真实数据的标签。`requires_grad_(False)` 表示这些张量不需要梯度,`to(device)` 函数将它们移动到指定的设备上进行计算。这个标签的目的是在训练GAN时,将真实数据的标签设置为1.0,让判别器尽可能地将真实数据与生成数据区分开来。
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real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device)
这段代码使用了PyTorch库来创建一个张量(tensor),张量的形状(shape)是(batch_size, *patch),其中*patch表示patch是一个可变长度的参数,这个张量的所有元素被初始化为1.0,不需要计算梯度(requires_grad_)并且将其存储在指定的设备(device)上。这个张量通常用于计算损失函数或评估模型的性能。
fake = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(0.0).requires_grad_(False).to(device)
这段代码也是一个 PyTorch 实现中的生成对抗网络(GAN)中的标签定义部分。与上面的代码类似,这里的 `fake` 是表示生成数据的标签,取值为 0.0。同样,`batch_size` 表示每批次的数据量,`*patch` 表示数据的形状。`torch.FloatTensor()` 函数创建一个浮点型的张量,并使用 `fill_()` 函数将所有元素初始化为 0.0,表示生成数据的标签。`requires_grad_(False)` 表示这些张量不需要梯度,`to(device)` 函数将它们移动到指定的设备上进行计算。这个标签的目的是在训练GAN时,将生成数据的标签设置为0.0,让判别器尽可能地将真实数据与生成数据区分开来。