在pytorch上实现VAE,完成对矩阵数据降噪的代码

时间: 2023-03-20 15:01:31 浏览: 125
好的,以下是在PyTorch上实现VAE,完成对矩阵数据降噪的代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 定义VAE模型 class VAE(nn.Module): def __init__(self, input_dim, latent_dim): super(VAE, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.latent_dim = latent_dim # 编码器 self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, latent_dim * 2) ) # 解码器 self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(latent_dim, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, input_dim), nn.Sigmoid() ) def encode(self, x): h = self.encoder(x) mu, logvar = torch.chunk(h, 2, dim=-1) std = torch.exp(0.5 * logvar) z = torch.randn_like(std) * std + mu return z, mu, logvar def decode(self, z): return self.decoder(z) def forward(self, x): z, mu, logvar = self.encode(x) x_recon = self.decode(z) return x_recon, mu, logvar def loss_function(self, x, x_recon, mu, logvar): # 计算重构误差 recon_loss = F.binary_cross_entropy(x_recon, x, reduction='sum') # 计算KL散度 kld_loss = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp()) return recon_loss + kld_loss # 加载数据 data = torch.load('data.pt') # 划分训练集和测试集 train_size = int(0.8 * len(data)) test_size = len(data) - train_size train_data, test_data = torch.utils.data.random_split(data, [train_size, test_size]) # 创建数据加载器 batch_size = 64 train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义VAE模型和优化器 input_dim = data.size(-1) latent_dim = 10 vae = VAE(input_dim, latent_dim) optimizer = torch.optim.Adam(vae.parameters(), lr=1e-3) # 训练VAE模型 epochs = 100 for epoch in range(epochs): vae.train() train_loss = 0 for batch_idx, x in enumerate(train_loader): x = x.float() optimizer.zero_grad() x_recon, mu, logvar = vae(x) loss = vae.loss_function(x, x_recon, mu, logvar) loss.backward() train_loss += loss.item() optimizer.step() print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, train_loss / len(train_loader.dataset))) # 评估VAE模型 vae.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): for batch_idx, x in enumerate(test_loader): x = x
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