imgs = loader_train.__iter__().next()[0].view(batch_size, 784).numpy(),怎么修改
时间: 2024-04-15 17:27:38 浏览: 150
要修改这行代码,你可以使用以下方式:
```python
imgs = next(iter(loader_train))[0].view(batch_size, 784).numpy()
```
这里使用`next(iter(loader_train))`来替代`loader_train.__iter__().next()`。这两种方法是等效的,都是获取`loader_train`中的下一个batch数据。然后使用`.view(batch_size, 784)`来改变数据的形状,并最后使用`.numpy()`将数据转换为NumPy数组。
相关问题
fake_imgs = generator(z).detach() # Adversarial loss loss_D = discriminator_loss(real_imgs,fake_imgs) loss_D.backward() optimizer_D.step()
这段代码是一个典型的GAN的训练过程,其中 `generator` 和 `discriminator_loss` 是GAN中的生成器和判别器损失函数。`z` 是一个随机噪声向量,`real_imgs` 是真实图像,`fake_imgs` 是生成器生成的假图像。
在这段代码中,首先使用生成器生成假图像 `fake_imgs`,然后计算判别器损失函数 `loss_D`,这个损失函数通常是二分类交叉熵损失函数或均方误差损失函数。接着,通过 `loss_D.backward()` 计算判别器的梯度,并使用 `optimizer_D.step()` 更新判别器的参数,以使其更好地区分真实图像和假图像。
需要注意的是,在计算 `loss_D` 时,`fake_imgs` 是通过 `detach()` 方法从生成器中分离出来的,这是为了防止在反向传播时更新生成器的参数。因为在GAN中,生成器和判别器是交替训练的,如果在更新判别器时更新了生成器的参数,那么在更新生成器时就会影响到判别器的性能。
解释 adv_imgs = adv_imgs.numpy() # 把tensor格式转成numpy格式 TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
这个错误提示是因为 `adv_imgs` 变量是一个位于 GPU 上的 PyTorch tensor,而 `numpy()` 函数只能用于 CPU 上的 tensor。要将 GPU 上的 tensor 转换为 numpy 数组,你需要先将其转移到 CPU 上,然后再使用 `numpy()` 函数。你可以使用 `cpu()` 函数将 tensor 转移到 CPU 上,具体如下:
```python
import torch
# 假设 adv_imgs 是一个位于 GPU 上的 tensor
adv_imgs = adv_imgs.cpu().numpy() # 先将 tensor 转移到 CPU 上,再将其转换为 numpy 数组
```
在这段代码中,我们首先使用 `cpu()` 函数将 `adv_imgs` tensor 转移到 CPU 上,然后再使用 `numpy()` 函数将其转换为 numpy 数组。这样就能够避免上述错误了。
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