生成对抗网络pytorch代码

时间: 2023-05-25 10:01:37 浏览: 58
A: 以下是生成对抗网络的PyTorch代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import numpy as np # 定义生成器 class Generator(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Generator, self).__init__() self.generator = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, output_size) ) def forward(self, x): x = self.generator(x) return x # 定义鉴别器 class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Discriminator, self).__init__() self.discriminator = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, output_size), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.discriminator(x) return x # 定义超参 batch_size = 100 learning_rate = 0.002 latent_size = 100 hidden_size = 256 image_size = 28*28 num_epochs = 200 # 加载数据 def load_mnist_data(): from torchvision.datasets import MNIST from torchvision import transforms train_data = MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_data = MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) return train_loader, test_loader train_loader, _ = load_mnist_data() # 初始化生成器和鉴别器 generator = Generator(latent_size, hidden_size, image_size) discriminator = Discriminator(image_size, hidden_size, 1) # 定义优化器和损失函数 G_optimizer = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=learning_rate) D_optimizer = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.BCELoss() # 定义训练过程 def train_GAN(generator, discriminator, G_optimizer, D_optimizer, criterion, num_epochs, device): generator.to(device) discriminator.to(device) generator.train() discriminator.train() for epoch in range(num_epochs): for idx, (real_data, _) in enumerate(train_loader): real_data = real_data.view(-1, image_size).to(device) # 训练鉴别器 noise = torch.randn(batch_size, latent_size).to(device) fake_data = generator(noise) real_labels = torch.ones(batch_size, 1).to(device) fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1).to(device) D_optimizer.zero_grad() D_real_outputs = discriminator(real_data) D_real_loss = criterion(D_real_outputs, real_labels) D_fake_outputs = discriminator(fake_data) D_fake_loss = criterion(D_fake_outputs, fake_labels) D_loss = D_real_loss + D_fake_loss D_loss.backward() D_optimizer.step() # 训练生成器 noise = torch.randn(batch_size, latent_size).to(device) fake_data = generator(noise) G_optimizer.zero_grad() G_outputs = discriminator(fake_data) G_loss = criterion(G_outputs, real_labels) G_loss.backward() G_optimizer.step() if idx % 50 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], D_loss: {:.4f}, G_loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, idx+1, len(train_loader), D_loss.item(), G_loss.item())) # 运行训练 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_GAN(generator, discriminator, G_optimizer, D_optimizer, criterion, num_epochs, device) ```

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