掩码自编码器pytorch示例

下面是一个使用PyTorch实现掩码自编码器的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MaskedAutoencoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(MaskedAutoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, input_size),
        )

    def forward(self, x, mask):
        encoded = self.encoder(x * mask)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded * mask

input_size = 10
hidden_size = 5
model = MaskedAutoencoder(input_size, hidden_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Dummy data
data = torch.rand(100, input_size)
mask = torch.zeros(100, input_size)
mask[:, :5] = 1

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data, mask)
    loss = criterion(output, data)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch {}: Loss = {}'.format(epoch+1, loss.item()))

在这个示例中，我们首先定义了一个名为`MaskedAutoencoder`的类，它继承自`nn.Module`。该类实现了一个简单的自编码器，其中编码器和解码器都是由线性层和ReLU激活函数组成的简单神经网络。在前向传递过程中，我们将输入向量乘以一个掩码，以确保只有掩码指定的部分被编码和解码。

我们使用均方误差损失函数和Adam优化器来训练模型。在每个时期中，我们将数据传递到模型中，并计算损失。然后我们计算损失的梯度并使用优化器来更新模型参数。最后，我们打印出当前时期的损失。

在这个示例中，我们使用了一个伪造的数据集，其中输入向量是大小为10的随机向量，掩码是一个大小为10的零向量，其中前5个元素是1。这意味着我们只想编码和解码输入向量的前5个元素。您可以根据需要更改数据集和掩码。