nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), 解释
时间: 2024-06-02 20:07:21 浏览: 16
这段代码是在PyTorch框架下对图像进行卷积操作的定义。其中,nn.Conv2d是一个在二维图像上的卷积操作,nc是输入图像的通道数,ndf是输出图像的通道数,4是卷积核的大小,2是卷积核滑动的步长,1是填充的大小,bias=False表示不使用偏置项。nn.LeakyReLU是激活函数,0.2是斜率,inplace=True表示在原地进行操作,即用原来的变量来存储结果,减少内存占用。这个激活函数在处于负半轴的时候斜率不为0,能够弥补ReLU函数在负半轴的不足。
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例如,可以使用`nn.Tanh()`函数将输出值映射到[-1, 1]区间内,然后使用阈值函数将输出值转换为0或1。以下是Python代码示例:
```python
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, ndf, nc):
super(Discriminator, self).__init__()
self.ndf = ndf
self.nc = nc
self.main = nn.Sequential(
nn.Conv2d(nc, ndf, 3, 1, 0, bias=False),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 3, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ndf * 2),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 3, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ndf * 4),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 3, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ndf * 8),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 3, 1, 0, bias=False),
nn.Tanh()
)
def forward(self, x):
x = self.main(x)
x = (x > 0).float() # 使用阈值函数将输出值转换为0或1
return x
```
在上述代码中,我们使用`nn.Tanh()`函数将模型输出值映射到[-1, 1]区间内。然后,我们使用阈值函数将输出值转换为0或1。阈值函数可以通过判断输出值是否大于0来实现。如果输出值大于0,则将其设置为1;否则将其设置为0。
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```
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, nz=4096, ngf=64, nc=3):
super(Generator, self).__init__()
self.nz = nz
self.ngf = ngf
self.nc = nc
self.fc = nn.Linear(nz, 4 * 4 * ngf * 16)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(ngf * 16)
self.relu = nn.ReLU(True)
self.conv1 = nn.ConvTranspose2d(ngf * 16, ngf * 8, 5, 1, 0, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(ngf * 8)
self.conv2 = nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 5, 1, 0, bias=False)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(ngf * 4)
self.conv3 = nn.ConvTranspose2d(ngf * 4, ngf * 2, 5, 1, 0, bias=False)
self.bn4 = nn.BatchNorm2d(ngf * 2)
self.conv4 = nn.ConvTranspose2d(ngf * 2, nc, 5, 1, 0, bias=False)
self.tanh = nn.Tanh()
def forward(self, input):
x = self.fc(input)
x = x.view(-1, self.ngf * 16, 4, 4)
x = self.bn1(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv1(x)
x = self.bn2(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = self.bn3(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv3(x)
x = self.bn4(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv4(x)
output = self.tanh(x)
return output
```
2. 判别器中,将输入图像和输出图像的大小从 64 改为 256,并且在卷积层和全连接层中,将卷积核和全连接层的大小从 4 改为 5。
```
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, ndf=64, nc=3):
super(Discriminator, self).__init__()
self.ndf = ndf
self.nc = nc
self.conv1 = nn.Conv2d(nc, ndf, 5, 1, 0, bias=False)
self.relu = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 5, 1, 0, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(ndf * 2)
self.conv3 = nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 5, 1, 0, bias=False)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(ndf * 4)
self.conv4 = nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 5, 1, 0, bias=False)
self.bn4 = nn.BatchNorm2d(ndf * 8)
self.fc = nn.Linear(ndf * 8 * 5 * 5, 1)
def forward(self, input):
x = self.conv1(input)
x = self.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = self.bn2(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv3(x)
x = self.bn3(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv4(x)
x = self.bn4(x)
x = self.relu(x)
x = x.view(-1, self.ndf * 8 * 5 * 5)
output = self.fc(x)
return output.view(-1, 1).squeeze(1)
```