改写成torch
时间: 2023-07-03 08:26:19 浏览: 42
这段代码是使用交叉熵损失函数计算生成对抗网络(GAN)的损失。其中,real_output 和 fake_output 分别是真实数据和生成器生成的假数据的输出结果,使用交叉熵损失函数计算损失的目的是让生成器生成的假数据尽量接近真实数据。
以下是将该段代码改写为 PyTorch 的代码:
```python
import torch.nn.functional as F
def compute_loss(real_output, fake_output):
real_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(real_output, torch.ones_like(real_output))
fake_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(fake_output, torch.zeros_like(fake_output))
total_loss = real_loss + fake_loss
return total_loss
```
在 PyTorch 中,使用 `binary_cross_entropy_with_logits` 函数来计算二分类交叉熵损失函数,其中的 `logits` 表示模型的输出结果,`target` 表示真实标签。在生成对抗网络中,真实数据的标签为 1,假数据的标签为 0。因此,这里使用 `torch.ones_like(real_output)` 和 `torch.zeros_like(fake_output)` 分别表示真实数据和假数据的标签。最终将真实数据和假数据的损失相加得到总损失。