cvae pytorch 实现

以下是基于PyTorch实现的CVAE示例：

# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable

# 定义CVAE模型
class CVAE(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CVAE, self).__init__()
        # 定义模型结构

    def encode(self, x, c):
        # 编码器部分

    def reparameterize(self, mu, logvar):
        # 重参数化技巧

    def decode(self, z, c):
        # 解码器部分

    def forward(self, x, c):
        # 整体前向传播过程
# 定义训练函数
def train(model, optimizer, epoch, train_loader):
    # 训练过程

# 定义测试函数
def test(model, test_loader):
    # 测试过程

# 加载数据集并进行预处理
# ...

# 实例化模型、定义优化器等
# ...

# 开始训练
# ...

# 生成样本
def sample(model, num_samples, random_labels):
    # 生成样本的过程

# 显示生成的图像
def show_images(images, labels):
    # 显示图像的方法