discriminator(fake_imgs.detach()).squeeze()什么意思

这是一个深度学习中的代码行，其中包含以下功能：

- `fake_imgs` 是一个包含生成器产生的图像的张量。
- `detach()` 是一个 PyTorch 中的方法，用于从计算图中分离一个张量，使其不被反向传播梯度。
- `discriminator` 是一个鉴别器模型，接受一个图像并返回一个判断其真实性的概率值。
- `squeeze()` 则用于消除张量中维数为 1 的维度。

因此，这一行代码的作用是：将生成器生成的图像作为鉴别器的输入，得到该图像被判断为真实图像的概率值，并将这个值从张量中的维数为 1 的维度中删去。

相关问题

fake_imgs = generator(z).detach() # Adversarial loss loss_D = discriminator_loss(real_imgs,fake_imgs) loss_D.backward() optimizer_D.step()

这段代码是一个典型的GAN的训练过程，其中 `generator` 和 `discriminator_loss` 是GAN中的生成器和判别器损失函数。`z` 是一个随机噪声向量，`real_imgs` 是真实图像，`fake_imgs` 是生成器生成的假图像。

在这段代码中，首先使用生成器生成假图像 `fake_imgs`，然后计算判别器损失函数 `loss_D`，这个损失函数通常是二分类交叉熵损失函数或均方误差损失函数。接着，通过 `loss_D.backward()` 计算判别器的梯度，并使用 `optimizer_D.step()` 更新判别器的参数，以使其更好地区分真实图像和假图像。

需要注意的是，在计算 `loss_D` 时，`fake_imgs` 是通过 `detach()` 方法从生成器中分离出来的，这是为了防止在反向传播时更新生成器的参数。因为在GAN中，生成器和判别器是交替训练的，如果在更新判别器时更新了生成器的参数，那么在更新生成器时就会影响到判别器的性能。

fake_output = Dis(gen_img.detach())

这个问题属于技术问题，我可以回答。fake_output 是由一个生成器(Generator)生成的假图像，通过一个判别器(Discriminator)进行判别，得到的输出结果。gen_img 是生成器生成的真实图像，通过 detach() 方法将其与计算图分离，避免梯度传播到生成器。