解释这段代码class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 1) ) def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity # 损失函数：平方误差 # 调用方法：adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B) # 计算结果：(A-B)^2 adversarial_loss = nn.MSELoss() generator = Generator() discriminator = Discriminator()

这段代码定义了一个名为 Discriminator 的类，它继承自 nn.Module，因此可以被视为一个 PyTorch 模型。在构造函数中，定义了一个 Embedding 层 self.label_embedding，用于将分类标签转换为对应的嵌入向量；以及一个包含若干个线性层、激活函数、Dropout 等模块的序列 self.model，用于对输入进行处理并输出一个判别结果。在 execute 方法中，将输入的图片和标签进行拼接，得到一个新的张量 d_in，并将其作为输入传递给 self.model，得到一个计算结果 validity，最后将 validity 返回。接下来定义了一个平方误差损失函数 adversarial_loss，用于计算判别器的输出和分类标签之间的误差。最后，生成器和判别器都被实例化出来。需要注意的是，这段代码中使用了 Jittor 的张量操作和函数接口，因此可以被视为一个基于 Jittor 的模型。