criterion_adv()
时间: 2023-12-18 09:04:35 浏览: 29
`criterion_adv()`可能是一个自定义的损失函数(loss function),它可能是用于训练深度学习模型的。由于我无法得知背景和上下文信息,因此无法提供更具体的答案。在一些深度学习任务中,如生成对抗网络(GAN),需要使用自定义的损失函数来优化模型的性能。`criterion_adv()`可能是其中一种。
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如何将下面的sql 修改,查询的结果 DECLARE_CRITERION_NAME 多个结果拼接成一行 显示 SELECT rel.COMPLEX_CODE_TS, rel.DECLARE_CRITERION_NAME FROM CUSTOMS_COMPLEX_CRITERION_REL rel WHERE rel.DELETED = 0 AND rel.CUSTOMS_DISTRICT_CODE = 2200 AND rel.COMPLEX_CODE_TS = 9507900000
要将 `DECLARE_CRITERION_NAME` 的多个结果拼接成一行,你可以使用 `LISTAGG` 函数来实现。`LISTAGG` 函数用于将行中的值连接为一个字符串,并可以指定连接符。
以下是修改后的 SQL 查询:
```sql
SELECT rel.COMPLEX_CODE_TS,
LISTAGG(rel.DECLARE_CRITERION_NAME, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY rel.DECLARE_CRITERION_NAME) AS DECL_CRITERION_NAMES
FROM CUSTOMS_COMPLEX_CRITERION_REL rel
WHERE rel.DELETED = 0
AND rel.CUSTOMS_DISTRICT_CODE = 2200
AND rel.COMPLEX_CODE_TS = 9507900000
GROUP BY rel.COMPLEX_CODE_TS;
```
在上面的查询中,我们使用 `LISTAGG` 函数将 `DECLARE_CRITERION_NAME` 列的多个结果拼接成一个字符串,并使用逗号作为连接符。我们还使用 `GROUP BY` 子句来按照 `COMPLEX_CODE_TS` 进行分组。
注意:如果拼接后的字符串长度超过了数据库限制,可能会导致错误。在这种情况下,你可能需要考虑缩短结果字符串或使用其他方法来处理。
gan_loss = criterion_adv(discriminator(gen_parts), real);real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device);# 判别器 class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, channels=3): super(Discriminator, self).__init__() # def discriminator_block(in_filters, out_filters, stride, normalize, dropout, spectral): # 谱范数正则化,提高泛化能力 """Returns layers of each discriminator block""" # if spectral: layers = [nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, stride, 1), n_power_iterations=2)] else: layers = [nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, stride, 1)] if normalize: layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_filters)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) if dropout: layers.append(nn.Dropout(p=0.5)) return layers layers = [] in_filters = channels # 总共有四次卷积操作,因为没有设置dropout(随机设置一些值为0避免过拟合)和spectral所以此处并没有进行 for out_filters, stride, normalize, dropout, spectral in [(64, 2, False, 0, 0), (128, 2, True, 0, 0), (256, 2, True, 0, 0), (512, 1, True, 0, 0)]: layers.extend(discriminator_block(in_filters, out_filters, stride, normalize, dropout, spectral)) in_filters = out_filters layers.append(nn.Conv2d(out_filters, 1, 3, 1, 1)) self.model = nn.Sequential(*layers) def forward(self, img): return self.model(img)
这代码实现的是GAN(生成对抗网络)的损失函数。其中,criterion_adv是定义的损失函数,输入参数为生成器生成的图像(gen_parts)和真实图像(real),输出为损失值。
real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device)
real表示真实的图像,它是一个batch_size大小的张量,*patch表示图像尺寸,这里是通过*patch解包得到的。fill_(1.0)表示将张量中的所有元素设置为1.0,即真实图像的标签为1(代表真实图像)。requires_grad_(False)表示该张量不需要计算梯度,to(device)表示将张量放到指定的设备上,这里是放到GPU上(如果有的话)。
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, channels=3):
super(Discriminator, self).__init__()
# ...
# 省略了一些代码
# ...
self.model = nn.Sequential(*layers)
def forward(self, img):
return self.model(img)
这里定义了一个判别器类(Discriminator),它继承自nn.Module类。在类的初始化函数中,通过调用discriminator_block函数定义了不同的卷积块,最终得到了一个包含多个卷积层的模型。在forward函数中,将输入的图像(img)通过模型进行前向传播,得到模型的输出结果。