--fixed-lr

在深度学习中，"fixed-lr"通常指的是固定学习率（Fixed Learning Rate）。学习率是优化算法中的一个重要参数，它控制着模型参数在每次迭代中的更新幅度。固定学习率意味着在整个训练过程中，不论训练了多少轮，模型的学习速率始终保持一个恒定值。

使用固定学习率的优点包括简单易用，不需要对学习过程进行复杂的调整。然而，缺点也很明显，尤其是在训练初期和后期，如果初始学习率设置得太高，可能会导致模型无法收敛；而如果设置得太低，模型可能需要更多的迭代次数才能达到较好的性能，从而增加训练时间。

在某些情况下，如果发现模型在训练过程中性能停滞不前或下降，可能需要尝试降低学习率来改进训练效果。固定学习率策略并不适用于所有情况，因为它没有自我适应能力。相比之下，动态调整学习率的方法，如学习率衰减（learning rate schedule）或自适应学习率算法（如Adam、Adagrad等），更为常见，它们可以在训练的不同阶段自动调整学习率，以找到最优的学习路径。

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基于pytorch的DCGAN生成11*11的1-bit color图像代码

以下是基于 PyTorch 的 DCGAN 生成 11x11 的 1-bit color 图像的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.utils as vutils
import numpy as np

# 设置随机数种子
manualSeed = 999
np.random.seed(manualSeed)
torch.manual_seed(manualSeed)

# 超参数设置
batch_size = 64
image_size = 11
nz = 100
nc = 1
ngf = 64
ndf = 64
num_epochs = 100
lr = 0.0002
beta1 = 0.5

# 加载数据集，这里使用的是随机生成的数据
dataset = torch.zeros((batch_size, nc, image_size, image_size))
for i in range(batch_size):
    dataset[i] = torch.from_numpy(np.random.randint(2, size=(nc, image_size, image_size))).float()

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 4, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(ngf, nc, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
        )

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

# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 2),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 4),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(ndf * 4, 1, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input).view(-1, 1).squeeze(1)

# 初始化生成器和判别器
netG = Generator()
netD = Discriminator()
print(netG)
print(netD)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizerG = optim.Adam(netG.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999))
optimizerD = optim.Adam(netD.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999))

# 定义固定的噪声，用于生成图像
fixed_noise = torch.randn(64, nz, 1, 1)

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(dataloader, 0):
        # 更新判别器
        netD.zero_grad()
        real_cpu = data
        batch_size = real_cpu.size(0)
        label = torch.full((batch_size,), 1)
        output = netD(real_cpu)
        errD_real = criterion(output, label)
        errD_real.backward()
        D_x = output.mean().item()

        noise = torch.randn(batch_size, nz, 1, 1)
        fake = netG(noise)
        label.fill_(0)
        output = netD(fake.detach())
        errD_fake = criterion(output, label)
        errD_fake.backward()
        D_G_z1 = output.mean().item()
        errD = errD_real + errD_fake
        optimizerD.step()

        # 更新生成器
        netG.zero_grad()
        label.fill_(1)
        output = netD(fake)
        errG = criterion(output, label)
        errG.backward()
        D_G_z2 = output.mean().item()
        optimizerG.step()

        # 打印损失和生成的图像
        if i % 100 == 0:
            print('[%d/%d][%d/%d]\tLoss_D: %.4f\tLoss_G: %.4f\tD(x): %.4f\tD(G(z)): %.4f / %.4f'
                  % (epoch, num_epochs, i, len(dataloader),
                     errD.item(), errG.item(), D_x, D_G_z1, D_G_z2))
        if (epoch == 0 and i == 0) or ((epoch + 1) % 10 == 0 and i == len(dataloader) - 1):
            with torch.no_grad():
                fake = netG(fixed_noise).detach().cpu()
            vutils.save_image(fake, 'result/epoch_%03d_iter_%d.png' % (epoch, i), normalize=True)

# 保存模型
torch.save(netG.state_dict(), 'netG.pth')
torch.save(netD.state_dict(), 'netD.pth')

DLR. A total number of 512 deep features are extracted (256 from PET images and 256 from CT images) as a byproduct of a multimodal neural network. The network is trained on CT and PET simultaneously [39], with two identical and parallel convolutional branches merged in a fully connected layer (see Fig. 4 for the details on the architecture). An internal transfer learning procedure is applied by first training the whole network on the T-stage dataset, then predicting LR by fine-tuning, i.e. retraining only the linear blocks (final blue box in Fig. 4). Fixed hyper-parameters are used to regulate the training process with Adam [43] optimizer (batch size: 32, epochs: 500, learning rate 10−3). Data augmentation procedures were used to improve the performance and reduce overfitting: i.e., minimal rotations, translations and Gaussian noise. The transformed images were resized to cubes of 64 × 64 × 64 to better fit the GPU memory size. 解释

这段文字描述了一个多模态神经网络，该网络从 PET（正电子发射断层扫描）和 CT（计算机断层扫描）图像中提取512个深度特征（256个来自PET图像，256个来自CT图像）。网络采用两个相同的卷积分支，然后将它们合并成一个全连接层。该网络首先在T-stage数据集上进行训练，然后通过微调（只重新训练线性块）来预测LR。训练过程中使用了固定的超参数来调节，使用Adam优化器，批大小为32，训练时代数为500，学习率为10^-3。数据增强过程被用来提高性能和减少过拟合：最小旋转、平移和高斯噪声等。转换后的图像被调整为64×64×64的立方体以更好地适应GPU内存大小。