wasserstein gan pytorch代码实现

在PyTorch中实现Wasserstein GAN (WGAN) 可分为以下几个步骤：

1. 导入所需的库和模块，包括PyTorch、torchvision、torch.nn、torch.optim和numpy。

2. 定义生成器和判别器网络模型。生成器网络通常由一系列转置卷积层组成，用于将随机噪声向量转换成合成图像。判别器网络通常由一系列卷积层组成，用于将输入图像分类为真（来自训练集）或假（来自生成器）。

3. 定义损失函数和优化器。WGAN使用Wasserstein距离作为判别器网络的损失函数，所以在这一步中需要定义并实现Wasserstein距离函数。优化器可以使用Adam或RMSprop。

4. 定义训练循环。在每个训练步骤中，从真实图像样本中随机采样一批图像，并从生成器网络中生成一批假图像。然后，使用判别器对真实图像和假图像进行分类，并计算判别器和生成器的损失。接下来，使用反向传播和优化器更新判别器和生成器的参数。最后，打印损失并保存生成器的输出图像。

5. 训练模型。使用准备好的数据集，将模型迭代训练多个周期，期间不断优化生成器和判别器的参数。

实现Wasserstein GAN的PyTorch代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms

# 定义生成器网络模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        ...

    def forward(self, ...):
        ...

# 定义判别器网络模型
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        ...

    def forward(self, ...):
        ...

# 定义Wasserstein距离损失函数
def wasserstein_loss(...):
    ...

# 定义生成器和判别器的优化器
generator_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
discriminator_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 定义训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for real_images, _ in data_loader:
        ...
        fake_images = generator(noise)
        real_output = discriminator(real_images)
        fake_output = discriminator(fake_images)
        
        discriminator_loss = wasserstein_loss(real_output, fake_output)
        generator_loss = -fake_output.mean()

        discriminator_optimizer.zero_grad()
        discriminator_loss.backward(retain_graph=True)
        discriminator_optimizer.step()

        generator_optimizer.zero_grad()
        generator_loss.backward()
        generator_optimizer.step()

        ...
    
    print('Epoch [{}/{}], Discriminator Loss: {:.4f}, Generator Loss: {:.4f}'
          .format(epoch+1, num_epochs, discriminator_loss.item(), generator_loss.item()))

    # 保存生成器的输出图像
    torchvision.utils.save_image(fake_images, 'generated_images_epoch{}.png'.format(epoch+1))

这是一个简单的Wasserstein GAN的PyTorch实现，你可以根据具体需求对网络模型、损失函数和优化器等进行调整和优化。