解释这段代码def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), # TODO: 添加最后一个线性层,最终输出为一个实数 nn.Linear(512, 1) )
时间: 2024-02-10 09:07:41 浏览: 26
这是一个用于生成对抗网络(GAN)中的判别器(Discriminator)的初始化函数。GAN是一种机器学习模型,由一个生成器(Generator)和一个判别器组成,旨在生成与真实数据相似的数据。在GAN中,判别器负责判断输入的数据(真实数据或生成器生成的数据)是否为真实数据。
在这个初始化函数中,首先调用了父类的初始化函数 `super(Discriminator, self).__init__()`,之后定义了一个大小为 `opt.n_classes` 的嵌入层 `self.label_embedding`,用于将标签信息嵌入到模型中。
接下来,使用了一个包含多个线性层和激活函数的序列模型 `nn.Sequential()`,其中第一个线性层的输入大小为 `(opt.n_classes + int(np.prod(img_shape)))`,其中 `opt.n_classes` 表示标签数量,`np.prod(img_shape)` 表示真实数据的形状。后面的线性层和激活函数用于提取和学习输入数据的特征。
最后一个线性层的输出大小为1,用于输出一个实数,表示输入的数据是否为真实数据。此处的 TODO 提示需要添加一个最后一个线性层,是因为在这个代码段中,最后一个线性层还没有被添加。
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class Hypergraph_Infomax(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph_Infomax, self).__init__() self.Hypergraph = Hypergraph() self.readout = AvgReadout() self.sigm = nn.Sigmoid() self.disc = Discriminator() def forward(self, eb_pos, eb_neg): h_pos = self.Hypergraph(eb_pos) c = self.readout(h_pos) score = self.sigm(c) h_neg = self.Hypergraph(eb_neg) ret = self.disc(score, h_pos, h_neg) return h_pos, ret
这段代码实现了一个名为Hypergraph_Infomax的神经网络模型,用于对超图进行信息最大化学习。该模型由三个子模块组成:
- Hypergraph:超图编码器,用于将输入的边集(eb_pos和eb_neg)编码为超图。
- AvgReadout:超图池化操作,用于将超图中的节点信息汇总成一个固定长度的向量。
- Discriminator:判别器,用于判断输入的超图是否为真实超图(eb_pos)。
在forward函数中,首先用Hypergraph将eb_pos和eb_neg分别编码为超图h_pos和h_neg,然后通过AvgReadout将h_pos池化为一个向量c,并使用Sigmoid函数将c映射到[0, 1]之间得到score。最后,将score、h_pos和h_neg输入到Discriminator中,得到ret作为模型的输出。
self-attention gan 代码_GAN+异常检测
以下是 Self-Attention GAN 代码和 GAN+异常检测的代码示例:
Self-Attention GAN 代码:
```
import torch.nn as nn
import torch
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.query_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=in_channels // 8, kernel_size=1)
self.key_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=in_channels // 8, kernel_size=1)
self.value_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=in_channels, kernel_size=1)
self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1))
def forward(self, x):
m_batchsize, C, width, height = x.size()
proj_query = self.query_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height).permute(0, 2, 1)
proj_key = self.key_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height)
energy = torch.bmm(proj_query, proj_key)
attention = torch.softmax(energy, dim=-1)
proj_value = self.value_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height)
out = torch.bmm(proj_value, attention.permute(0, 2, 1))
out = out.view(m_batchsize, C, width, height)
out = self.gamma * out + x
return out
```
GAN+异常检测代码:
```
import torch.nn as nn
import torch
import numpy as np
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, latent_dim, img_shape):
super(Generator, self).__init__()
self.img_shape = img_shape
def block(in_feat, out_feat, normalize=True):
layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)]
if normalize:
layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8))
layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))
return layers
self.model = nn.Sequential(
*block(latent_dim, 128, normalize=False),
*block(128, 256),
*block(256, 512),
*block(512, 1024),
nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))),
nn.Tanh()
)
def forward(self, z):
img = self.model(z)
img = img.view(img.size(0), *self.img_shape)
return img
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, img_shape):
super(Discriminator, self).__init__()
self.img_shape = img_shape
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(int(np.prod(img_shape)), 512),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Linear(512, 256),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Linear(256, 1),
nn.Sigmoid(),
)
def forward(self, img):
img_flat = img.view(img.size(0), -1)
validity = self.model(img_flat)
return validity
class GAN_Anomaly_Detector(nn.Module):
def __init__(self, latent_dim, img_shape):
super(GAN_Anomaly_Detector, self).__init__()
self.generator = Generator(latent_dim, img_shape)
self.discriminator = Discriminator(img_shape)
def forward(self, x):
z = torch.randn(x.shape[0], LATENT_DIM, device=device)
gen_imgs = self.generator(z)
validity_real = self.discriminator(x)
validity_fake = self.discriminator(gen_imgs)
return torch.mean(torch.abs(x - gen_imgs)) + valid_loss(validity_real, validity_fake)
def valid_loss(validity_real, validity_fake):
real_loss = nn.functional.binary_cross_entropy(validity_real, torch.ones_like(validity_real))
fake_loss = nn.functional.binary_cross_entropy(validity_fake, torch.zeros_like(validity_fake))
return (real_loss + fake_loss) / 2
```
这里的 GAN+异常检测是通过计算生成图像与输入图像之间的差异以及判别器的输出来进行异常检测。如果生成的图像与输入图像越接近,则相似度越高,否则就是异常。