D = Discriminator() mnist = MnistDataSet('data/mnist_train.csv') for label, img, target in mnist: D.train(img, torch.FloatTensor([1.0])) D.train(generate_random(784), torch.FloatTensor([0.0])) D.plot_progress() D.save('model/classifier.pth')
时间: 2024-03-29 17:42:15 浏览: 55
GAN.zip_GAN python_GaN_hundredwt1_mnist 手写识别
这段代码的作用是使用GAN中的判别器模型对MNIST数据集进行训练,最终保存训练好的模型。具体操作如下:
1. 创建一个名为"D"的判别器模型对象;
2. 从指定路径下的"mnist_train.csv"文件中读取MNIST数据集,并将其存储在名为"mnist"的变量中;
3. 对MNIST数据集进行遍历,每次迭代获取一个样本的标签、图像数据和目标值;
4. 调用判别器模型的"train"方法,对当前样本的图像数据进行训练,同时传入目标值作为标签;
5. 调用判别器模型的"train"方法,对一个随机生成的图像数据进行训练,同时传入目标值作为标签;
6. 调用判别器模型的"plot_progress"方法,将训练过程中的损失曲线绘制出来;
7. 调用判别器模型的"save"方法,将训练好的模型保存到指定路径下的"classifier.pth"文件中。
这段代码的目的是训练判别器模型,使其能够对真实图像和生成图像进行区分,并输出对应的概率值。训练过程中,判别器模型会不断地调整自身的参数,以最小化真实图像和生成图像之间的差异。最终,训练好的模型可以用于判别任意图像的真伪。
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