用pytorch 写出以下代码：发生器的输入为长度为256的正态分布z ~ N(0, I)的高斯噪声，经过多层感知层后，将输入的高斯噪声变换为长度为54 × 1024的矢量,然后，在第一个上采样阶段，矢量首先通过五个transformerencoder，然后上采样到108的长度

import torch
import torch.nn as nnz = torch.randn(256)class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.mlp = nn.Sequential(
nn.Linear(256, 1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(1024, 54*1024),
nn.ReLU())
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=1024, nhead=8))
self.upsampling = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') def forward(self, z):
out = self.mlp(z)
out = out.reshape(-1, 54, 1024)
out = self.transformer_encoder(out)
out = self.upsampling(out)
return out

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用pytorch 写出以下代码：输入为长度为256的正态分布z ~ N(0, I)的高斯噪声，经过多层感知层后，将输入的高斯噪声变换为长度为54 × 1024的矢量

import torch z = torch.randn(256) h = z for i in range(3):
h = torch.nn.Linear(256, 1024)(h)
h = torch.nn.ReLU()(h) out = torch.reshape(h, (54, 1024))

pytorch生成二维高斯分布的噪声，大小为256*256

可以使用以下代码生成指定大小的二维高斯分布噪声：

import torch

def gaussian_noise(size, sigma=1.0):
    noise = torch.randn(size) * sigma
    return noise.view(size)

size = (1, 256, 256) # 指定大小
sigma = 1.0 # 指定标准差

noise = gaussian_noise(size, sigma)
print(noise.shape) # 输出 (1, 256, 256)

上述代码中，`gaussian_noise` 函数可以生成指定大小和标准差的二维高斯分布噪声。其中，`torch.randn` 函数可以生成标准正态分布中的随机数，乘以 `sigma` 后即可得到指定标准差的高斯分布随机数。最后，使用 `view` 函数将一维的随机数转换为指定大小的二维噪声。