根据下列代码告诉我其代码的input_size,hidden_size, output_size的参数,代码如下class generator(nn.Module): def __init__(self): super(generator, self).__init__() self.gen = nn.Sequential( nn.Linear(100, 256), # 用线性变换将输入映射到256维 nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(True),# relu激活 nn.Linear(256, 256), # 线性变换 nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(True), nn.Linear(256, 512), # 线性变换 nn.BatchNorm1d(512), nn.ReLU(True), nn.Linear(512, 512), # 线性变换 nn.BatchNorm1d(512), nn.ReLU(True), # relu激活 nn.Linear(512, 58*10), # 线性变换 #nn.Tanh() # Tanh激活使得生成数据分布在【-1,1】之间,因为输入的真实数据的经过transforms之后也是这个分布 ) def forward(self, x): x = self.gen(x) return x
时间: 2024-02-14 10:09:40 浏览: 29
根据给出的代码,可以看出:
- 输入的是一个长度为 100 的向量,即 `input_size=100`;
- 经过 4 层线性变换和 BatchNorm 后,最后输出了一个长度为 58 * 10 的向量,即 `output_size=58*10=580`;
- 在每个线性变换层之后都加了一个 ReLU 激活函数,因此隐藏层的大小为最后一个线性变换层的输出大小,即 `hidden_size=512`。
因此,该生成器的参数为 `input_size=100, hidden_size=512, output_size=580`。需要注意的是,这个生成器的输出数据是一个长度为 580 的向量,而不是一个 8*20 的矩阵,因此在使用该生成器时,可能需要将输出数据 reshape 成 8*20 的矩阵。
相关问题
class Generator(nn.Module): def __init__(self,X_shape,z_dim): super(Generator,self).__init__() self.X_shape=X_shape B,H,W=X_shape self.decoder_input = nn.Linear(z_dim,16*H*W) modules=[] hidden_dims = [256,128] for i in range(len(hidden_dims)-1): modules.append(nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(hidden_dims[i], hidden_dims[i + 1], kernel_size=3, stride = 2, padding=1, output_padding=1), #nn.BatchNorm2d(hidden_dims[i + 1]), nn.LeakyReLU()))
这是一个生成器的类,继承自nn.Module。在初始化时,需要传入两个参数:X_shape和z_dim。X_shape表示生成器输出的图像的形状,z_dim表示生成器输入的噪声向量的维度。在初始化函数中,首先调用父类的初始化函数,然后将X_shape保存在self.X_shape中。接着,根据X_shape计算出图像的高度H和宽度W,并将一个线性层nn.Linear(z_dim,16*H*W)保存在self.decoder_input中。接下来,定义了一个空的列表modules,用于保存生成器的各个层。然后,定义了一个包含两个隐藏层的生成器,每个隐藏层都是一个包含一个反卷积层的序列。反卷积层的输入通道数为hidden_dims[i],输出通道数为hidden_dims[i+1],卷积核大小为3,步长为2,填充为1,输出填充为1。最后,将生成器的所有层保存在modules中。
对抗生成神经网络代码
以下是一个简单的对抗生成神经网络(GAN)的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义生成器网络
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
x = self.fc3(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
# 定义鉴别器网络
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(Discriminator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
x = self.fc3(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
# 定义GAN模型
class GAN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(GAN, self).__init__()
self.generator = Generator(input_size, hidden_size, output_size)
self.discriminator = Discriminator(output_size, hidden_size, 1)
def forward(self, x):
generated_data = self.generator(x)
output = self.discriminator(generated_data)
return generated_data, output
# 创建GAN模型实例
input_size = 100
hidden_size = 128
output_size = 784
gan = GAN(input_size, hidden_size, output_size)
# 打印模型结构
print(gan)
```
这段代码定义了一个简单的GAN模型,包括生成器网络和鉴别器网络。生成器网络将一个随机噪声向量作为输入,并生成一个与数据集相似的样本。鉴别器网络接收生成器生成的样本或真实数据,并输出一个介于0和1之间的标量,表示样本是真实的还是生成的。GAN模型将生成器和鉴别器组合在一起,并通过训练使生成器生成更逼真的样本,同时鉴别器能够更准确地区分真实样本和生成样本。
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