DCGAN-DenseNet图像分类代码

时间: 2023-10-10 10:14:55 浏览: 31
这里是一个使用PyTorch实现的DCGAN和DenseNet的图像分类代码示例: DCGAN代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn # 定义生成器 Generator class Generator(nn.Module): def __init__(self, nz, ngf, nc): super(Generator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 8), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, 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 Discriminator class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, nc, ndf): 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, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf * 8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, input): return self.main(input).view(-1, 1).squeeze(1) # 定义训练过程 def train(netG, netD, dataloader, criterion, optimizerG, optimizerD, device, nz, ngf, ndf, epochs): for epoch in range(epochs): for i, data in enumerate(dataloader, 0): # 训练判别器 netD.zero_grad() real_imgs = data[0].to(device) b_size = real_imgs.size(0) label = torch.full((b_size,), 1, dtype=torch.float, device=device) output = netD(real_imgs).view(-1) errD_real = criterion(output, label) noise = torch.randn(b_size, nz, 1, 1, device=device) fake_imgs = netG(noise) label.fill_(0) output = netD(fake_imgs.detach()).view(-1) errD_fake = criterion(output, label) errD = errD_real + errD_fake errD.backward() optimizerD.step() # 训练生成器 netG.zero_grad() label.fill_(1) output = netD(fake_imgs).view(-1) errG = criterion(output, label) errG.backward() optimizerG.step() # 输出训练状态 print('[%d/%d][%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f' % (epoch, epochs, i, len(dataloader), errD.item(), errG.item())) # 定义超参 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") nz = 100 ngf = 64 ndf = 64 epochs = 5 lr = 0.0002 beta1 = 0.5 batch_size = 128 image_size = 64 nc = 3 # 加载数据集 dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', download=True, transform=torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Resize(image_size), torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) # 初始化网络 netG = Generator(nz, ngf, nc).to(device) netD = Discriminator(nc, ndf).to(device) criterion = nn.BCELoss() optimizerG = torch.optim.Adam(netG.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999)) optimizerD = torch.optim.Adam(netD.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999)) # 训练网络 train(netG, netD, dataloader, criterion, optimizerG, optimizerD, device, nz, ngf, ndf, epochs) ``` DenseNet代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义DenseNet模型 class DenseNet(nn.Module): def __init__(self): super(DenseNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Sequential(*self._make_dense_layers(64, 12)), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 128, kernel_size=1, stride=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.AvgPool2d(kernel_size=8, stride=1), ) self.classifier = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x def _make_dense_layers(self, in_channels, num_blocks): layers = [] for i in range(num_blocks): layers.append(Bottleneck(in_channels)) in_channels += 32 return layers # 定义Bottleneck模块 class Bottleneck(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 32, kernel_size=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = nn.ReLU(inplace=True)(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = nn.ReLU(inplace=True)(out) out = torch.cat((x, out), 1) return out # 训练模型 def train(net, trainloader, criterion, optimizer, device, epochs): for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 2000 == 1999: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 # 定义超参 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") epochs = 10 lr = 0.1 momentum = 0.9 batch_size = 128 image_size = 32 # 加载数据集 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(image_size, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2) # 初始化网络 net = DenseNet().to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=momentum) # 训练网络 train(net, trainloader, criterion, optimizer, device, epochs) ``` 这里的代码示例可以用来训练和测试CIFAR-10数据集的分类任务。注意要根据数据集的要求调整模型的输入和输出大小。

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