基于pytorch,编一个GAN的代码

时间: 2024-03-21 13:43:27 浏览: 27
好的,以下是一个简单的GAN代码,用于生成手写数字图像: ``` import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms import torchvision.utils as vutils from torch.utils.data import DataLoader # 定义生成器和判别器 class Generator(nn.Module): def __init__(self, ngf=64): super(Generator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(100, 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, 1, 4, 2, 1, bias=False), nn.Tanh() ) def forward(self, input): return self.main(input) class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, ndf=64): super(Discriminator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 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) # 定义训练函数 def train(netG, netD, dataloader, device, epochs=5, lr=0.0002, beta1=0.5): 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)) fixed_noise = torch.randn(64, 100, 1, 1, device=device) for epoch in range(epochs): for i, data in enumerate(dataloader, 0): netD.zero_grad() real_cpu = data[0].to(device) b_size = real_cpu.size(0) label = torch.full((b_size,), 1, device=device) output = netD(real_cpu) errD_real = criterion(output, label) errD_real.backward() D_x = output.mean().item() noise = torch.randn(b_size, 100, 1, 1, device=device) 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() netG.zero_grad() label.fill_(1) output = netD(fake) errG = criterion(output, label) errG.backward() D_G_z2 = output.mean().item() optimizerG.step() print('[%d/%d][%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f D(x): %.4f D(G(z)): %.4f / %.4f' % (epoch+1, epochs, i+1, len(dataloader), errD.item(), errG.item(), D_x, D_G_z1, D_G_z2)) vutils.save_image(real_cpu, '%s/real_samples.png' % "./results", normalize=True) fake = netG(fixed_noise) vutils.save_image(fake.detach(), '%s/fake_samples_epoch_%03d.png' % ("./results", epoch+1), normalize=True) # 加载数据集 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) dataset = dset.MNIST(root="./data", download=True, transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) # 训练 device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available()) else "cpu") netG = Generator().to(device) netD = Discriminator().to(device) train(netG, netD, dataloader, device) ``` 这是一个生成手写数字图像的GAN,使用的数据集是MNIST。在训练过程中,生成器和判别器通过对抗的方式互相提升,最终生成器可以生成逼真的手写数字图像。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式

在这里,我们的目标是训练一个CGAN模型,该模型能够根据输入的数字标签生成相应的手写数字图像。 首先,我们需要导入必要的库和模块,包括`torch`, `torchvision`, `matplotlib`, `numpy`等。然后,我们定义了一些...
recommend-type

protobuf-3.19.6-cp310-cp310-win32.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

爬壁清洗机器人设计.doc

"爬壁清洗机器人设计" 爬壁清洗机器人是一种专为高层建筑外墙或屋顶清洁而设计的自动化设备。这种机器人能够有效地在垂直表面移动,完成高效且安全的清洗任务,减轻人工清洁的危险和劳动强度。在设计上,爬壁清洗机器人主要由两大部分构成:移动系统和吸附系统。 移动系统是机器人实现壁面自由移动的关键。它采用了十字框架结构,这种设计增加了机器人的稳定性,同时提高了其灵活性和避障能力。十字框架由两个呈十字型组合的无杆气缸构成,它们可以在X和Y两个相互垂直的方向上相互平移。这种设计使得机器人能够根据需要调整位置,适应不同的墙面条件。无杆气缸通过腿部支架与腿足结构相连,腿部结构包括拉杆气缸和真空吸盘,能够交替吸附在壁面上,实现机器人的前进、后退、转弯等动作。 吸附系统则由真空吸附结构组成,通常采用多组真空吸盘,以确保机器人在垂直壁面上的牢固吸附。文中提到的真空吸盘组以正三角形排列,这种方式提供了均匀的吸附力,增强了吸附稳定性。吸盘的开启和关闭由气动驱动,确保了吸附过程的快速响应和精确控制。 驱动方式是机器人移动的动力来源,由X方向和Y方向的双作用无杆气缸提供。这些气缸安置在中间的主体支架上,通过精确控制,实现机器人的精准移动。这种驱动方式既保证了力量,又确保了操作的精度。 控制系统作为爬壁清洗机器人的大脑,采用三菱公司的PLC-FX1N系列,负责管理机器人的各个功能,包括吸盘的脱离与吸附、主体的移动、清洗作业的执行等。PLC(可编程逻辑控制器)具有高可靠性,能根据预设程序自动执行指令,确保机器人的智能操作。 爬壁清洗机器人结合了机械结构、气动控制和智能电子技术,实现了在复杂环境下的自主清洁任务。其设计考虑了灵活性、稳定性和安全性,旨在提高高层建筑清洁工作的效率和安全性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python并发编程:从新手到专家的进阶之路(多线程与多进程篇)

![Python并发编程:从新手到专家的进阶之路(多线程与多进程篇)](https://img-blog.csdnimg.cn/12b70559909c4535891adbdf96805846.png) # 1. Python并发编程基础** 并发编程是一种编程范式,它允许程序同时执行多个任务。在Python中,可以通过多线程和多进程来实现并发编程。 多线程是指在单个进程中创建多个线程,每个线程可以独立执行任务。多进程是指创建多个进程,每个进程都有自己的内存空间和资源。 选择多线程还是多进程取决于具体应用场景。一般来说,多线程适用于任务之间交互较少的情况,而多进程适用于任务之间交互较多或
recommend-type

matlab小程序代码

MATLAB是一款强大的数值计算和可视化工具,特别适合进行科学计算、工程分析和数据可视化。编写MATLAB小程序通常涉及使用其内置的数据类型、函数库以及面向对象编程特性。以下是一个简单的MATLAB代码示例,用于计算两个数的和: ```matlab % MATLAB程序:计算两个数的和 function sum = addTwoNumbers(num1, num2) % 定义函数 sum = num1 + num2; % 返回结果 disp(['The sum of ' num2str(num1) ' and ' num2str(num2) ' is ' nu
recommend-type

喷涂机器人.doc

"该文档详细介绍了喷涂机器人的设计与研发,包括其背景、现状、总体结构、机构设计、轴和螺钉的校核,并涉及到传感器选择等关键环节。" 喷涂机器人是一种结合了人类智能和机器优势的机电一体化设备,特别在自动化水平高的国家,其应用广泛程度是衡量自动化水平的重要指标。它们能够提升产品质量、增加产量,同时在保障人员安全、改善工作环境、减轻劳动强度、提高劳动生产率和节省原材料等方面具有显著优势。 第一章绪论深入探讨了喷涂机器人的研究背景和意义。课题研究的重点在于分析国内外研究现状,指出国内主要集中在基础理论和技术的应用,而国外则在技术创新和高级功能实现上取得更多进展。文章明确了本文的研究内容,旨在通过设计高效的喷涂机器人来推动相关技术的发展。 第二章详细阐述了喷涂机器人的总体结构设计,包括驱动系统的选择(如驱动件和自由度的确定),以及喷漆机器人的运动参数。各关节的结构形式和平衡方式也被详细讨论,如小臂、大臂和腰部的传动机构。 第三章主要关注喷漆机器人的机构设计,建立了数学模型进行分析,并对腕部、小臂和大臂进行了具体设计。这部分涵盖了电机的选择、铰链四杆机构设计、液压缸设计等内容,确保机器人的灵活性和精度。 第四章聚焦于轴和螺钉的设计与校核,以确保机器人的结构稳定性。大轴和小轴的结构设计与强度校核,以及回转底盘与腰部主轴连接螺钉的校核,都是为了保证机器人在运行过程中的可靠性和耐用性。 此外,文献综述和外文文献分析提供了更广泛的理论支持,开题报告则展示了整个研究项目的目标和计划。 这份文档全面地展示了喷涂机器人的设计过程,从概念到实际结构,再到部件的强度验证,为读者提供了深入理解喷涂机器人技术的宝贵资料。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

10个Python并发编程必知技巧:掌握多线程与多进程的精髓

![10个Python并发编程必知技巧:掌握多线程与多进程的精髓](https://img-blog.csdnimg.cn/20200424155054845.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lkcXN3dQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python并发编程概述 Python并发编程是一种编程范式,允许程序同时执行多个任务。它通过创建和管理多个线程或进程来实现,从而提高程序的性能
recommend-type

pom.xml如何打开

`pom.xml`是Maven项目管理器(Maven)中用于描述项目结构、依赖关系和构建配置的主要文件。它位于项目根目录下,是一个XML文件,对于Maven项目来说至关重要。如果你想查看或编辑`pom.xml`,你可以按照以下步骤操作: 1. 打开文本编辑器或IDEA(IntelliJ IDEA)、Eclipse等支持XML的集成开发环境(IDE)。 2. 在IDE中,通常有“打开文件”或“导航到”功能,定位到项目根目录(默认为项目起始目录,可能包含一个名为`.m2`的隐藏文件夹)。 3. 选择`pom.xml`文件,它应该会自动加载到IDE的XML编辑器或者代码视图中。 4. 如果是在命令