卷积VAE代买pytorch

在PyTorch中实现卷积 Variational Autoencoder（Convolutional VAE，简称CVae）可以分为以下几个步骤：

1. **导入库**：首先需要导入PyTorch的核心库及相关的模块，例如`torch`, `torch.nn`（用于定义网络结构），以及`torch.optim`（用于优化器）等。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. **定义网络结构**：定义包含卷积层的编码器和解码器。编码器通常包括几个卷积层降维，最后通过全连接层得到潜在变量；解码器则是逆序操作，先全连接升维，再通过反卷积（transpose convolution）还原输入的空间尺寸。

class Encoder(nn.Module):
    # ...

class Decoder(nn.Module):
    # ...

3. **实现编码器和解码器的细节**：
- 对于编码器，可能包含卷积、ReLU激活、池化（如MaxPool）等。
- 对于解码器，可能包含反卷积、ReLU激活、上采样（如Upsample）等，并确保输出通道数和输入通道数匹配。

4. **定义损失函数**：使用`nn.MSELoss`计算重建误差，加上KL散度（通常用`nn.KLDivLoss`，注意确保两个概率分布是对称的）。

def vae_loss(recon_x, x, mu, logvar):
    BCE = F.mse_loss(recon_x, x)
    KLD = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())
    return BCE + KLD

5. **创建模型和优化器**：

model = ConvVAE()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)

6. **训练模型**：
- 遍历训练数据，前向传播获取预测结果和潜在变量，计算损失，然后反向传播更新模型参数。

7. **保存和加载模型**：使用`torch.save`和`torch.load`保存和加载已经训练好的模型。

# 训练...
torch.save(model.state_dict(), 'cvae.pth')
# 加载...
model.load_state_dict(torch.load('cvae.pth'))