解释这段代码class Discriminator(nn.Module): def init(self): super(Discriminator, self).init() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 1) ) def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity # 损失函数:平方误差 # 调用方法:adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B) # 计算结果:(A-B)^2 adversarial_loss = nn.MSELoss() generator = Generator() discriminator = Discriminator()
时间: 2023-11-09 10:06:45 浏览: 49
这段代码定义了一个名为 Discriminator 的类,它继承自 nn.Module,因此可以被视为一个 PyTorch 模型。在构造函数中,定义了一个 Embedding 层 self.label_embedding,用于将分类标签转换为对应的嵌入向量;以及一个包含若干个线性层、激活函数、Dropout 等模块的序列 self.model,用于对输入进行处理并输出一个判别结果。在 execute 方法中,将输入的图片和标签进行拼接,得到一个新的张量 d_in,并将其作为输入传递给 self.model,得到一个计算结果 validity,最后将 validity 返回。接下来定义了一个平方误差损失函数 adversarial_loss,用于计算判别器的输出和分类标签之间的误差。最后,生成器和判别器都被实例化出来。需要注意的是,这段代码中使用了 Jittor 的张量操作和函数接口,因此可以被视为一个基于 Jittor 的模型。
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解释这段代码class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 1) ) def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity # 损失函数:平方误差 # 调用方法:adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B) # 计算结果:(A-B)^2 adversarial_loss = nn.MSELoss() generator = Generator() discriminator = Discriminator()
这段代码定义了一个名为 Discriminator 的类,它继承自 nn.Module,因此可以被视为一个 PyTorch 模型。在构造函数中,定义了一个 Embedding 层 self.label_embedding,用于将分类标签转换为对应的嵌入向量;以及一个包含若干个线性层、激活函数、Dropout 等模块的序列 self.model,用于对输入进行处理并输出一个判别结果。在 execute 方法中,将输入的图片和标签进行拼接,得到一个新的张量 d_in,并将其作为输入传递给 self.model,得到一个计算结果 validity,最后将 validity 返回。接下来定义了一个平方误差损失函数 adversarial_loss,用于计算判别器的输出和分类标签之间的误差。最后,生成器和判别器都被实例化出来。需要注意的是,这段代码中使用了 Jittor 的张量操作和函数接口,因此可以被视为一个基于 Jittor 的模型。
定义生成器 class Generator(nn.Module): def init(self, nz=100, ngf=64, nc=121): super(Generator, self).init() self.main = nn.Sequential( nn.ConvTranspose1d(nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf * 8), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf * 4), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf * 2), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf, nc, 4, 2, 1, bias=False), nn.Tanh() ) def forward(self, input): return self.main(input) # 定义判别器 class Discriminator(nn.Module): def init(self, ndf=64, nc=121): super(Discriminator, self).init() self.main = nn.Sequential( nn.Conv1d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ndf * 2), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ndf * 4), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ndf * 8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, input): return self.main(input)出现错误untimeError: Given groups=1, weight of size [64, 121, 4], expected input[1, 64, 121] to have 121 channels, but got 64 channels instead:
这个错误提示是在运行 Conv1d 时出现的。根据提示,可以看出是输入数据的通道数与卷积核的通道数不匹配导致的。
具体来说,这里的错误提示是:
```
Given groups=1, weight of size [64, 121, 4], expected input[1, 64, 121] to have 121 channels, but got 64 channels instead
```
其中,`weight of size [64, 121, 4]` 表示卷积核的形状为 `[64, 121, 4]`,即有 `64` 个卷积核,每个卷积核的形状为 `(121, 4)`;`expected input[1, 64, 121] to have 121 channels` 表示期望输入数据的通道数为 `121`;`but got 64 channels instead` 表示实际输入数据的通道数为 `64`,与期望值不一致。
根据代码,可以发现这个错误是在 `Discriminator` 类中的第一个卷积层中出现的,输入数据的形状为 `(batch_size, 64, 121)`,卷积核的形状为 `(ndf, nc, 4)`,期望输入数据的通道数为 `nc=121`,但实际输入数据的通道数为 `64`。
解决这个问题的方法是,需要将输入数据的通道数修改为 `nc=121`,可以通过在输入数据前增加一个维度,并将这个维度的大小设置为 `nc` 来实现。具体来说,可以将输入数据的形状修改为 `(batch_size, nc, 64)`。修改后的代码如下:
```
# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, ndf=64, nc=121):
super(Discriminator, self).__init__()
self.main = nn.Sequential(
nn.Conv1d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv1d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False),
nn.BatchNorm1d(ndf * 2),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv1d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False),
nn.BatchNorm1d(ndf * 4),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv1d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False),
nn.BatchNorm1d(ndf * 8),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv1d(ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, input):
input = input.view(input.size(0), -1, 64)
return self.main(input)
```