输入图片大小为1111灰度图搭建dcgan模型使生成1111灰度图 代码

好的，同样是DCGAN生成器的代码，只需要修改输入和输出的大小即可生成1111的灰度图像。以下是修改后的代码示例。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, ngpu):
        super(Generator, self).__init__()
        self.ngpu = ngpu
        self.main = nn.Sequential(
            # 输入大小为100，生成512个特征图，kernel大小4*4
            nn.ConvTranspose2d(100, 512, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(True),
            # 输入大小为512，生成256个特征图，kernel大小4*4
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(True),
            # 输入大小为256，生成128个特征图，kernel大小4*4
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(True),
            # 输入大小为128，生成1个特征图，kernel大小4*4
            nn.ConvTranspose2d(128, 1, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

# 初始化生成器
ngpu = 1
netG = Generator(ngpu)
netG.apply(weights_init)

# 定义输入噪声
noise = torch.randn(1, 100, 1, 1)

# 生成图像
output = netG(noise)

在这里，我们使用了一个四层卷积转置神经网络，其中输入的噪声大小为100，输出大小为1，kernel大小为4*4。我们使用了更多的特征图和更深的网络来生成更大的图像。同时，我们使用了BatchNormalization和ReLU激活函数来提高模型的性能。最后，我们使用Tanh函数将输出值映射到[-1,1]之间，从而生成灰度图像。

希望这个代码能够帮助到你！