使用 PyTorch 实现的 VAE 模型的代码
时间: 2024-06-09 09:08:43 浏览: 18
以下是使用 PyTorch 实现的 VAE 模型的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class VAE(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, latent_dim):
super(VAE, self).__init__()
# Encoder
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 256)
self.fc21 = nn.Linear(256, latent_dim)
self.fc22 = nn.Linear(256, latent_dim)
# Decoder
self.fc3 = nn.Linear(latent_dim, 256)
self.fc4 = nn.Linear(256, input_dim)
def encode(self, x):
h1 = F.relu(self.fc1(x))
return self.fc21(h1), self.fc22(h1)
def reparameterize(self, mu, logvar):
std = torch.exp(0.5 * logvar)
eps = torch.randn_like(std)
return mu + eps * std
def decode(self, z):
h3 = F.relu(self.fc3(z))
return torch.sigmoid(self.fc4(h3))
def forward(self, x):
mu, logvar = self.encode(x.view(-1, 784))
z = self.reparameterize(mu, logvar)
return self.decode(z), mu, logvar
```
这是一个简单的 VAE 模型,包括了一个编码器和一个解码器。编码器将输入 x 映射到潜在空间中的均值和方差,解码器将潜在向量映射回原始空间。在训练过程中,使用重参数化技巧来采样潜在向量。在前向传递时,输出重构图像、潜在向量的均值和方差。
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