基于pytorch输入为11*11大小数据集用VAE生成11*11灰度图代码

以下是一个简单的代码框架，可以用来训练一个基于VAE的生成模型，生成大小为11*11的灰度图像：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 定义变分自编码器模型
class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim):
        super(VAE, self).__init__()
        self.latent_dim = latent_dim
        self.encoder = nn.Sequential(
            # TODO: 添加卷积层和池化层，将图像编码为潜在向量
        )
        self.fc_mean = nn.Linear(1111*1111*8, latent_dim)
        self.fc_logvar = nn.Linear(1111*1111*8, latent_dim)
        self.decoder = nn.Sequential(
            # TODO: 添加反卷积层和上采样层，将潜在向量解码为图像
        )

    # 定义前向传播函数
    def forward(self, x):
        # TODO: 实现前向传播，返回重构图像和潜在向量
        return reconstructed, z_mean, z_logvar

    # 定义重参数化函数
    def reparameterize(self, mean, logvar):
        # TODO: 实现重参数化技巧，将样本重新参数化为高斯分布
        return z

# 定义损失函数和优化器
mse_loss_fn = nn.MSELoss()
kl_loss_fn = nn.KLDivLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 定义训练函数
def train(model, dataloader, optimizer, mse_loss_fn, kl_loss_fn, device):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    for i, (inputs, _) in enumerate(dataloader):
        inputs = inputs.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        reconstructed, z_mean, z_logvar = model(inputs)
        mse_loss = mse_loss_fn(reconstructed, inputs)
        kl_loss = kl_loss_fn(z_mean, torch.exp(z_logvar) + z_mean**2 - 1 - z_logvar)
        loss = mse_loss + kl_loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()
    return train_loss / len(dataloader)

# 加载数据集
# TODO: 加载11*11大小的灰度图像数据集

# 定义模型和训练参数
latent_dim = 64
epochs = 100
batch_size = 32
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 创建模型和训练数据集
model = VAE(latent_dim).to(device)
train_dataset = TensorDataset(images)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 开始训练模型
for epoch in range(epochs):
    train_loss = train(model, train_dataloader, optimizer, mse_loss_fn, kl_loss_fn, device)
    print('Epoch {}, Loss: {:.3f}'.format(epoch+1, train_loss))

# 生成样本
# TODO: 使用模型生成新的样本

请注意，在上述代码中，我们使用了一个卷积神经网络来编码图像，一个反卷积神经网络来解码潜在向量，并使用重参数化技巧来生成潜在向量。我们还定义了一个损失函数，其中包括重构误差和KL散度，并使用Adam优化器来优化模型参数。最后，我们使用训练好的模型来生成新的图像样本。