WGAN pytorch

你好！关于 WGAN（Wasserstein GAN）在 PyTorch 中的实现，你可以使用 PyTorch 的框架来构建和训练 WGAN 模型。下面是一个简单的示例代码，用于说明如何使用 PyTorch 实现 WGAN：

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

# 定义生成器和判别器模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 定义生成器的网络结构

    def forward(self, x):
        # 生成器的前向传播过程
        return x

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 定义判别器的网络结构

    def forward(self, x):
        # 判别器的前向传播过程
        return x

# 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()  # 二分类交叉熵损失函数
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (real_images, _) in enumerate(data_loader):
        # 训练判别器
        optimizer_D.zero_grad()
        real_outputs = discriminator(real_images)
        real_loss = -torch.mean(real_outputs)
        real_loss.backward()

        z = torch.randn(batch_size, latent_dim).to(device)
        fake_images = generator(z)
        fake_outputs = discriminator(fake_images)
        fake_loss = torch.mean(fake_outputs)