@function def train_generator(self, x, z, opt): with GradientTape() as tape: y_fake = self.adversarial_supervised(z) generator_loss_unsupervised = self._bce(y_true=ones_like(y_fake), y_pred=y_fake) y_fake_e = self.adversarial_embedded(z) generator_loss_unsupervised_e = self._bce(y_true=ones_like(y_fake_e), y_pred=y_fake_e) h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_hat = self.generator(z) generator_moment_loss = self.calc_generator_moments_loss(x, x_hat) generator_loss = (generator_loss_unsupervised + generator_loss_unsupervised_e + 100 * sqrt(generator_loss_supervised) + 100 * generator_moment_loss) var_list = self.generator_aux.trainable_variables + self.supervisor.trainable_variables gradients = tape.gradient(generator_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return generator_loss_unsupervised, generator_loss_supervised, generator_moment_loss

时间: 2024-02-14 22:26:49 浏览: 25
这是一个用于训练生成器的函数。该函数接受三个输入，`x`和`z`分别表示真实样本和生成样本，`opt`表示优化器。 在函数内部，首先使用 `adversarial_supervised` 模型对生成样本进行预测，得到 `y_fake`。然后使用二元交叉熵损失函数 `_bce` 计算生成样本的非监督损失 `generator_loss_unsupervised`。 接下来，通过 `adversarial_embedded` 模型对生成样本进行预测，得到 `y_fake_e`。然后使用二元交叉熵损失函数 `_bce` 计算生成样本的嵌入式非监督损失 `generator_loss_unsupervised_e`。 然后，通过 `embedder` 模型对真实样本进行预测，得到 `h`。使用 `supervisor` 模型对 `h` 进行预测，得到 `h_hat_supervised`。然后使用均方误差损失函数 `_mse` 计算生成样本的监督损失 `generator_loss_supervised`。 接下来，使用 `generator` 模型对生成样本进行预测，得到 `x_hat`。然后使用 `calc_generator_moments_loss` 函数计算生成样本的生成器矩损失 `generator_moment_loss`。 最后，将非监督损失、嵌入式非监督损失、监督损失以及生成器矩损失进行加权求和，得到最终的生成器损失 `generator_loss`。 使用 `GradientTape` 记录梯度信息，并根据生成器损失和可训练变量计算梯度。然后使用优化器 `opt` 应用梯度更新模型参数。 最后，返回非监督损失、监督损失和生成器矩损失三个部分的损失值。

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mxulie.rar_generator function_m序列发生器_发生器

此函数实现了M序列发生器的matlab实现
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xinhaofashengqi.rar_function generator_函数发生汇编

函数信号发生器，很好用的一个示例，汇编语言编写的

@function def train_embedder(self,x, opt): with GradientTape() as tape: h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_tilde = self.autoencoder(x) embedding_loss_t0 = self._mse(x, x_tilde) e_loss = 10 * sqrt(embedding_loss_t0) + 0.1 * generator_loss_supervised var_list = self.embedder.trainable_variables + self.recovery.trainable_variables gradients = tape.gradient(e_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return sqrt(embedding_loss_t0)

这段代码定义了一个名为 train_embedder 的方法，用于训练 Embedder 模型。 该方法接受输入数据 x 和优化器 opt 作为参数。在方法内部，使用 GradientTape 上下文管理器来计算损失函数和梯度。 首先，通过...

@function def train_supervisor(self, x, opt): with GradientTape() as tape: h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) g_loss_s = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) var_list = self.supervisor.trainable_variables + self.generator.trainable_variables gradients = tape.gradient(g_loss_s, var_list) apply_grads = [(grad, var) for (grad, var) in zip(gradients, var_list) if grad is not None] opt.apply_gradients(apply_grads) return g_loss_s

然后，将可训练变量 self.supervisor.trainable_variables 和 self.generator.trainable_variables 组合成一个列表 var_list，并使用梯度带（GradientTape）计算 g_loss_s 对于这些变量的梯度。 接着，根据...

# Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised')

首先，通过将随机噪声输入 Z 传递给生成器模型 self.generator_aux，得到生成器的输出 E_Hat。接下来，将 E_Hat 作为输入传递给监督模型 self.supervisor，得到监督模型的输出 H_hat。然后，将 H_hat 作为输入传递给...

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') # AutoEncoder H = self.embedder(X) X_tilde = self.recovery(H) self.autoencoder = Model(inputs=X, outputs=X_tilde) # Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised') # Adversarial architecture in latent space Y_fake_e = self.discriminator(E_Hat) self.adversarial_embedded = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake_e, name='AdversarialEmbedded') #Synthetic data generation X_hat = self.recovery(H_hat) self.generator = Model(inputs=Z, outputs=X_hat, name='FinalGenerator') # Final discriminator model Y_real = self.discriminator(H) self.discriminator_model = Model(inputs=X, outputs=Y_real, name="RealDiscriminator") # Loss functions self._mse=MeanSquaredError() self._bce=BinaryCrossentropy()

代码中包含了生成器（Generator）、监督器（Supervisor）、判别器（Discriminator）、恢复器（Recovery）和嵌入器（Embedder）等模型的构建。 其中，生成器接收随机噪声作为输入，生成伪造的数据。监督器接收生成器...

程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'，优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

在代码中有两处出现了 self.widthself.height，这应该是想要写成 self.width * self.height。你需要修改这两处，如下所示： data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] =...

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_...

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层，并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = ...

def get_batch_noise(self): return iter(tfdata.Dataset.from_generator(self._generate_noise, output_types=float32) .batch(self.batch_size) .repeat())

首先，使用tfdata.Dataset.from_generator方法，将一个生成器函数self._generate_noise转换为一个数据集对象。这个生成器函数在之前的代码片段中定义了，用于生成服从均匀分布的随机噪声数据。 在from_...

def _get_aviris(self): data = tf.data.Dataset.from_generator(self._aviris_generator, output_types = (tf.float32, tf.float32)) data = data.batch(self.batch_size) data = data.cache() data = data.prefetch(2) data = data.repeat() return data

这个数据集对象是通过调用 tf.data.Dataset.from_generator 方法创建的，它的数据来源是 self._aviris_generator 方法，该方法应该是一个生成器函数。 这个数据集对象 data 通过 data.batch 方法被分成批次...

没有GPU，优化程序class point_cloud_generator(): def init(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[312.486, 243.928, 382.363, 382.363]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1) def write_ply(self): start = time.time() float_formatter = lambda x: "%.4f" % x points = [] for i in self.data_ply

It that the code is ... Also, note that numba's prange function only works with integer indices, so you may need to convert floating-point indices to integers before using them in the loops.

以下代码应如何更改：model.fit_generator(train_generator,epochs=5,validation_data=validation_generator)

这段代码是使用 Keras 中的 fit_generator 函数来训练模型的，其中 train_generator 和 validation_generator 分别是训练集和验证集的数据生成器。epochs=5 表示训练 5 个 epoch。 如果要更改这段代码，可以调整 ...

for _ in tqdm(range(train_steps), desc='Joint networks training'): #Train the generator (k times as often as the discriminator) # Here k=2 for _ in range(2): X_ = next(synth.get_batch_data(stock_data, n_windows=len(stock_data))) Z_ = next(synth.get_batch_noise()) # Train the generator step_g_loss_u, step_g_loss_s, step_g_loss_v = synth.train_generator(X_, Z_, generator_opt) # Train the embedder step_e_loss_t0 = synth.train_embedder(X_, embedder_opt) X_ = next(synth.get_batch_data(stock_data, n_windows=len(stock_data))) Z_ = next(synth.get_batch_noise()) step_d_loss = synth.discriminator_loss(X_, Z_) if step_d_loss > 0.15: step_d_loss = synth.train_discriminator(X_, Z_, discriminator_opt) sample_size = 250 idx = np.random.permutation(len(stock_data))[:sample_size]

在每次循环中，从synth.get_batch_data和synth.get_batch_noise中获取输入数据（X_和Z_），然后使用这些数据来训练生成器。在这个训练循环中，生成器被训练了两次（k=2），以增加生成器的性能。 接下来，...

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B，所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

接下来，它定义了四个生成器模型：self.fake_B、self.fake_A、self.cyc_A 和 self.cyc_B。其中，self.fake_B 和 self.fake_A 分别将输入的图像 input_A 和 input_B 转换为假的图像。self.cyc_A 和 self.cyc_B 则将...

gen = some_generator() NameError: name 'some_generator' is not defined

def some_generator(): # generate some data yield data gen = some_generator() 如果 some_generator 是一个变量，你需要先定义它，例如： some_generator = [1, 2, 3] gen = some_generator() ...

train_generator.class_indices.items

train_generator.class_indices.items 是一个函数，它会返回一个由训练集图像的类别和对应索引值组成的字典项列表。 在机器学习中，一般的任务是将输入的图像分到不同的类别中。为了进行训练和预测，每个类别需要一...

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

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