在下列代码中加入总变差损失
时间: 2024-03-24 22:39:07 浏览: 17
好的,以下是一个简单的示例代码,演示如何在 PyTorch 中加入总变差损失:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.relu(self.conv3(x))
return x
# 定义总变差损失
def total_variation_loss(x):
h, w = x.shape[-2:]
return torch.sum(torch.abs(x[:, :, :, :-1] - x[:, :, :, 1:])) + \
torch.sum(torch.abs(x[:, :, :-1, :] - x[:, :, 1:, :]))
# 定义训练函数
def train(model, optimizer, criterion, data_loader):
model.train()
for x, _ in data_loader:
optimizer.zero_grad()
y = model(x)
loss = criterion(y, x) + 0.001 * total_variation_loss(y) # 加入总变差损失
loss.backward()
optimizer.step()
# 示例用法
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = torch.nn.MSELoss()
# 假设有一个数据加载器 data_loader
train(model, optimizer, criterion, data_loader)
```
在上述示例代码中,我们定义了一个 `total_variation_loss` 函数,用来计算总变差损失。然后在训练过程中,将总变差损失乘以一个超参数加入到原来的损失函数中,作为模型的训练目标。