如何比较生成的cifar10图像和真实图像cifar10 的FID，具体pytorch代码

要比较生成的 CIFAR-10 图像和真实图像的 FID，需要先计算它们的特征向量分布，并计算它们之间的 FID 分数。下面是一个使用 PyTorch 和 Torchvision 的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import models
import numpy as np
from scipy import linalg

# 加载 CIFAR-10 数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 加载预训练的 Inception-V3 模型
model = models.inception_v3(pretrained=True)
model.eval()

# 计算真实图像 CIFAR-10 的特征向量分布
features = []
for images, _ in dataloader:
    with torch.no_grad():
        features.append(model(images).numpy())
features = np.concatenate(features, axis=0)
mu_real = np.mean(features, axis=0)
sigma_real = np.cov(features, rowvar=False)

# 生成 CIFAR-10 图像并计算特征向量分布
z = torch.randn(10000, 3, 224, 224)
fake_images = model(z).numpy()
mu_fake = np.mean(fake_images, axis=0)
sigma_fake = np.cov(fake_images, rowvar=False)

# 计算 FID 分数
mu_diff = mu_fake - mu_real
sigma_diff, _ = linalg.sqrtm(sigma_fake.dot(sigma_real), disp=False)
if np.iscomplexobj(sigma_diff):
    sigma_diff = sigma_diff.real
fid_score = mu_diff.dot(mu_diff) + np.trace(sigma_fake + sigma_real - 2 * sigma_diff)
print("FID score:", fid_score)

在上面的代码中，我们使用 Inception-V3 模型的辅助分类器来计算图像的特征向量，并使用这些特征向量来计算 FID 分数。请注意，我们使用了 Torchvision 中的预处理步骤来对输入进行归一化，以便与 Inception-V3 模型的预训练权重兼容。