一种基于端到端模型的机器人表情模仿Python代码

端到端模型（End-End Model）是一种深度学习技术，它直接从输入数据到输出结果，中间无需人工设计特征。在表情模仿任务中，这种模型可以用于训练一个神经网络，使其能接收图像或视频作为输入，并生成相应的表情或动作。以下是一个简单的基于PyTorch实现的端到端模型示例，使用GAN（Generative Adversarial Networks）进行表情生成：

import torch
from torchvision import transforms
import torch.nn as nn

# 定义Generator（生成器）
class Generator(nn.Module):
    # ...省略详细结构定义...

# 定义Discriminator（判别器）
class Discriminator(nn.Module):
    # ...省略详细结构定义...

# 实例化并加载预训练模型（如果有的话）
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([...])

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for img, _ in dataloader:
        real_img = transform(img)
        
        # Train Discriminator
        discriminator.zero_grad()
        gen_output = generator(real_img)
        disc_real_loss = discriminator(real_img).mean() * -1  # 欺骗损失
        disc_fake_loss = discriminator(gen_output).mean()     # 真实度损失
        disc_loss = disc_real_loss + disc_fake_loss
        disc_loss.backward()
        optimizer_discriminator.step()

        # Train Generator
        generator.zero_grad()
        fake_img = gen_output
        gen_loss = discriminator(fake_img).mean() * -1  # 使生成物看起来像真
        gen_loss.backward()
        optimizer_generator.step()

# 使用模型预测新的表情
new_face = ...  # 输入新面部图片
predicted_expression = generator(new_face)