wgan-vgg pytorch

WGAN-VGG是一种深度学习模型，用于图像生成和图像修复任务。它是基于Wasserstein GAN（WGAN）和VGG网络的结合。WGAN是一种GAN的变体，它使用Wasserstein距离作为代价函数，可以产生更稳定、更高质量的图像。而VGG网络则是一种深度卷积神经网络，主要用于图像分类任务，它可以提取图像的高层次特征，从而帮助生成更逼真的图像。

在PyTorch中实现WGAN-VGG，需要定义生成器和鉴别器模型，并且定义损失函数和优化器。其中，生成器模型可以使用反卷积层（transpose convolution）来实现，鉴别器模型则可以使用卷积层和全连接层来实现。损失函数可以使用Wasserstein距离，优化器可以使用Adam。

以下是一个简单的WGAN-VGG模型的PyTorch实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义生成器模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.conv1 = nn.ConvTranspose2d(100, 512, 4, 1, 0)
        self.conv2 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1)
        self.conv3 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1)
        self.conv4 = nn.ConvTranspose2d(128, 3, 4, 2, 1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), 100, 1, 1)
        x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = self.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = self.relu(self.bn3(self.conv3(x)))
        x = nn.Tanh()(self.conv4(x))
        return x

# 定义鉴别器模型
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 128, 4, 2, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 0)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)

    def forward(self, x):
        x = self.leaky_relu(self.conv1(x))
        x = self.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = self.leaky_relu(self.bn3(self.conv3(x)))
        x = self.conv4(x)
        return x.view(x.size(0), -1)

# 定义损失函数
def wasserstein_loss(y_real, y_fake):
    return torch.mean(y_real) - torch.mean(y_fake)

# 定义优化器
gen = Generator()
dis = Discriminator()
optimizer_gen = optim.Adam(gen.parameters(), lr=0.0001, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_dis = optim.Adam(dis.parameters(), lr=0.0001, betas=(0.5, 0.999))

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        real_data = data[0].to(device)
        batch_size = real_data.size(0)

        # 训练鉴别器
        for j in range(5):
            z = torch.randn(batch_size, 100, 1, 1, device=device)
            fake_data = gen(z)
            dis_real = dis(real_data)
            dis_fake = dis(fake_data.detach())
            loss_dis = wasserstein_loss(dis_real, dis_fake)
            optimizer_dis.zero_grad()
            loss_dis.backward(retain_graph=True)
            optimizer_dis.step()

            # 限制鉴别器参数范围
            for p in dis.parameters():
                p.data.clamp_(-0.01, 0.01)

        # 训练生成器
        z = torch.randn(batch_size, 100, 1, 1, device=device)
        fake_data = gen(z)
        dis_fake = dis(fake_data)
        loss_gen = -torch.mean(dis_fake)
        optimizer_gen.zero_grad()
        loss_gen.backward()
        optimizer_gen.step()

在这个示例中，我们定义了一个包含两个模型的WGAN-VGG模型，一个是生成器模型，一个是鉴别器模型。我们还定义了一个Wasserstein距离作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。在训练过程中，我们训练鉴别器和生成器，以便尽可能地接近真实数据分布。