能不能给我以pytorch为环境写一段详细的条件生成对抗网络的示例程序,要求生成器输入是一个1*300的向量,输出是一个1*4的向量
时间: 2023-04-08 20:01:09 浏览: 53
可以的,以下是一个简单的条件生成对抗网络的示例程序,使用PyTorch框架:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(300, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 4)
self.relu = nn.ReLU()
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.sigmoid(self.fc3(x))
return x
# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(4, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, 1)
self.relu = nn.ReLU()
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.sigmoid(self.fc3(x))
return x
# 定义训练函数
def train(generator, discriminator, criterion, optimizer_g, optimizer_d, data):
# 生成器训练
optimizer_g.zero_grad()
z = torch.randn(1, 300)
label = torch.Tensor([[1, 0, 0, 0]]) # 生成器的标签为[1, 0, 0, 0]
fake_data = generator(z)
output = discriminator(fake_data)
loss_g = criterion(output, label)
loss_g.backward()
optimizer_g.step()
# 判别器训练
optimizer_d.zero_grad()
real_data = torch.Tensor(data)
label = torch.Tensor([[0, 1, 0, 0]]) # 真实数据的标签为[0, 1, 0, 0]
output = discriminator(real_data)
loss_d_real = criterion(output, label)
loss_d_real.backward()
label = torch.Tensor([[0, 0, 1, 0]]) # 生成器生成的数据的标签为[0, 0, 1, 0]
output = discriminator(fake_data.detach())
loss_d_fake = criterion(output, label)
loss_d_fake.backward()
optimizer_d.step()
return loss_g.item(), loss_d_real.item(), loss_d_fake.item()
# 主程序
if __name__ == '__main__':
# 初始化生成器和判别器
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_g = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.001)
optimizer_d = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
data = np.random.rand(100, 4) # 生成100个4维的随机数据作为训练数据
for i in range(10000):
loss_g, loss_d_real, loss_d_fake = train(generator, discriminator, criterion, optimizer_g, optimizer_d, data)
if i % 1000 == 0:
print('Epoch %d: Generator Loss: %.4f, Discriminator Loss (Real): %.4f, Discriminator Loss (Fake): %.4f' % (i, loss_g, loss_d_real, loss_d_fake))
# 生成数据
z = torch.randn(1, 300)
fake_data = generator(z)
print('Generated Data: ', fake_data.detach().numpy())
```
在这个示例程序中,我们使用了一个1*300的随机向量作为生成器的输入,生成器的输出是一个1*4的向量。我们使用了一个简单的判别器来判断生成器生成的数据是否真实,判别器的输入是一个1*4的向量,输出是一个0到1之间的概率值,表示这个向量是真实数据的概率。我们使用了交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型。在训练过程中,我们先训练生成器,再训练判别器,这样可以让生成器生成更真实的数据。最后,我们使用生成器生成一个1*4的向量作为输出。