用pytorch写CycleGAN
时间: 2023-02-09 09:01:20 浏览: 72
CycleGAN 是一个使用 GAN 来进行图像转换的模型。在 PyTorch 中实现 CycleGAN 的步骤如下:
1. 定义生成器和判别器模型结构。
2. 定义损失函数,如生成器的 adversarial loss 和 cycle-consistency loss。
3. 加载数据并将其转换为 PyTorch tensors。
4. 训练模型。在训练过程中,使用输入图像和标签图像来更新生成器和判别器的参数。
5. 使用训练好的模型对新图像进行转换。
下面是一个简单的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
# define generator architecture
def forward(self, x):
# define forward pass
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
# define discriminator architecture
def forward(self, x):
# define forward pass
# define loss functions
criterion_GAN = nn.MSELoss()
criterion_cycle = nn.L1Loss()
# define optimizers
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
# load data
input_images = # load input images
target_images = # load target images
# train model
for epoch in range(n_epochs):
# train discriminator
for i, (real_images, target_images) in enumerate(data_loader):
# generate fake images
fake_images = generator(real_images)
# compute loss
loss_D_real = criterion_GAN(discriminator(real_images), 1)
loss_D_fake = criterion_GAN(discriminator(fake_images), 0)
loss_D = 0.5 * (loss_D_real + loss_D_fake)
# backprop and optimize
optimizer_D.zero_grad()
loss_D.backward()
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