class Generator(Model): def __init__(self, hidden_dim, net_type='GRU'): self.hidden_dim = hidden_dim self.net_type = net_type def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Generator') model = net(model, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim, net_type=self.net_type) return model
时间: 2024-02-14 07:28:42 浏览: 12
这段代码定义了一个名为Generator的类,继承自Keras的Model类。Generator类用于构建一个生成器模型,其中包含多层GRU或LSTM。
Generator类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim和net_type两个参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量,net_type指定RNN类型,默认为'GRU'。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为model的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units和output_units都设置为hidden_dim,net_type设置为self.net_type。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Generator类的实例,你可以使用build方法来构建一个生成器模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。net_type参数可选,默认为'GRU'。你可以根据需要进行调整。
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def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')
这段代码定义了一个名为define_gan的方法,用于在GAN模型中定义生成器(generator)、监督模型(supervisor)、判别器(discriminator)、恢复模型(recovery)和嵌入器(embedder)。
在该方法中,使用各个类的build方法构建了相应的模型,并将其存储在相应的实例变量中:
- self.generator_aux:通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor:通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator:通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery:通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder:通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
接下来,定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq],batch_size设置为self.batch_size。
这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件,并创建输入层对象以供后续使用。
class DataGenerator(data.Dataset): def __init__(self,annotation_lines,inpt_shape,random=True): self.annotation_lines=annotation_lines self.input_shape=inpt_shape self.random=random
这是一个 Python 代码片段,用于创建一个数据生成器类,该类继承自 data.Dataset。它的初始化函数接受三个参数:annotation_lines(注释行)、inpt_shape(输入形状)和 random(是否随机)。该类的作用是生成用于训练模型的数据集。