DANN的python代码

时间: 2023-12-15 09:32:14 浏览: 79
以下是DANN的Python代码,包括梯度反转层和整体模型的搭建: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Function # 梯度反转层的构建(GRL) class ReverseLayerF(Function): @staticmethod def forward(ctx, x, alpha): ctx.alpha = alpha return x.view_as(x) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): output = grad_output.neg() *
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以下是使用Python和PyTorch框架构建DANN模型进行图像分类的代码示例。假设我们的数据集包括两个域:源域和目标域,每个域包含10个类别,每个类别包含100张大小为28x28的灰度图像。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.autograd import Function from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data.dataset import Dataset class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = data self.labels = labels def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.labels[index] return x, y def __len__(self): return len(self.data) class ReverseLayerF(Function): @staticmethod def forward(ctx, x, alpha): ctx.alpha = alpha return x @staticmethod def backward(ctx, grad_output): output = grad_output.neg() * ctx.alpha return output, None class DANN(nn.Module): def __init__(self): super(DANN, self).__init__() self.feature_extractor = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 48, 5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatten(), nn.Linear(48 * 4 * 4, 100), nn.ReLU() ) self.class_classifier = nn.Sequential( nn.Linear(100, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, 10) ) self.domain_classifier = nn.Sequential( nn.Linear(100, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, 2) ) def forward(self, x, alpha): features = self.feature_extractor(x) class_output = self.class_classifier(features) reverse_features = ReverseLayerF.apply(features, alpha) domain_output = self.domain_classifier(reverse_features) return class_output, domain_output def train(model, dataloader): optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) criterion_class = nn.CrossEntropyLoss() criterion_domain = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(10): for i, (source_data, source_labels) in enumerate(dataloader['source']): source_data, source_labels = source_data.to(device), source_labels.to(device) target_data, _ = next(iter(dataloader['target'])) target_data = target_data.to(device) source_domain_labels = torch.zeros(source_data.size(0)).long().to(device) target_domain_labels = torch.ones(target_data.size(0)).long().to(device) optimizer.zero_grad() source_class_output, source_domain_output = model(source_data, 0.1) source_class_loss = criterion_class(source_class_output, source_labels) source_domain_loss = criterion_domain(source_domain_output, source_domain_labels) target_class_output, target_domain_output = model(target_data, 0.1) target_domain_loss = criterion_domain(target_domain_output, target_domain_labels) loss = source_class_loss + source_domain_loss + target_domain_loss loss.backward() optimizer.step() if i % 10 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 10, i+1, len(dataloader['source']), loss.item())) def test(model, dataloader): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data, labels in dataloader['target']: data, labels = data.to(device), labels.to(device) outputs, _ = model(data, 0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total)) if __name__ == '__main__': device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28, 28)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) source_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) target_dataset = torchvision.datasets.USPS(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) source_data = source_dataset.data.unsqueeze(1).float() source_labels = source_dataset.targets target_data = target_dataset.data.unsqueeze(1).float() target_labels = target_dataset.targets source_loader = DataLoader(CustomDataset(source_data, source_labels), batch_size=64, shuffle=True) target_loader = DataLoader(CustomDataset(target_data, target_labels), batch_size=64, shuffle=True) dataloader = {'source': source_loader, 'target': target_loader} model = DANN().to(device) train(model, dataloader) test(model, dataloader) ``` 在这个示例中,我们使用了MNIST和USPS两个数据集作为源域和目标域,分别包含0~9十个数字的手写数字图像。我们使用了PyTorch中的MNIST和USPS数据集类来加载数据,并将图像转换成PyTorch需要的张量格式。同时,我们使用了PyTorch中的DataLoader类来构建数据迭代器,方便进行批量训练和测试。我们使用了交叉熵损失函数来计算分类和域分类的损失,并使用随机梯度下降(SGD)优化器来更新模型参数。在每个epoch开始时,我们从源域数据集中随机选择一批数据,从目标域数据集中选择一批数据,并将其送入模型进行训练。我们使用了Reverse Gradient Layer来实现域适应学习,将特征提取器的梯度反转,从而使得域分类器无法区分源域和目标域之间的特征。在测试阶段,我们将目标域数据集送入训练好的模型中,计算分类准确率。

dann代码pytorch

以下是使用PyTorch实现的ChitGPT模型代码,其中包括了模型的定义和训练过程。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers): super(ChitGPT, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size) def forward(self, x, hidden): embedded = self.embedding(x) output, hidden = self.lstm(embedded, hidden) output = self.fc(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): weight = next(self.parameters()).data return (weight.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_dim).zero_(), weight.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_dim).zero_()) class ChitGPTDataset(Dataset): def __init__(self, text, seq_length, device): self.seq_length = seq_length self.device = device self.vocab = sorted(list(set(text))) self.char_to_idx = {c: i for i, c in enumerate(self.vocab)} self.idx_to_char = {i: c for i, c in enumerate(self.vocab)} self.text = [self.char_to_idx[c] for c in text] def __len__(self): return len(self.text) - self.seq_length def __getitem__(self, idx): x = torch.tensor(self.text[idx:idx+self.seq_length], dtype=torch.long).to(self.device) y = torch.tensor(self.text[idx+1:idx+self.seq_length+1], dtype=torch.long).to(self.device) return x, y def train(model, optimizer, criterion, train_loader, num_epochs): model.train() for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 hidden = model.init_hidden(train_loader.batch_size) for i, (x, y) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output, hidden = model(x, hidden) loss = criterion(output.view(-1, output.size(2)), y.view(-1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 print('Finished epoch %d' % (epoch + 1)) ``` 使用上述代码可以定义一个ChitGPT模型,并且训练该模型。需要注意的是,这里的ChitGPT模型是基于LSTM实现的。在训练过程中,需要提供一个ChitGPTDataset数据集对象,并将其作为参数传递给DataLoader用于生成批次数据。

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