本次代码开发调试基于简化版的CycleGAN，相关代码

以下是一个简化版的CycleGAN的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision.transforms import transforms

# 定义生成器模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 定义生成器的网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义生成器的前向传播过程
        return x

# 定义判别器模型
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 定义判别器的网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义判别器的前向传播过程
        return x

# 定义训练函数
def train():
    # 设置超参数和数据加载器等

    # 创建生成器和判别器实例
    generator = Generator()
    discriminator = Discriminator()

    # 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
    optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

    # 开始训练循环
    for epoch in range(num_epochs):
        for i, (real_images, _) in enumerate(dataloader):
            # 训练判别器

            # 训练生成器

            # 更新生成器和判别器的参数

            # 打印训练信息

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
dataset = ImageFolder("dataset_path", transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 调用训练函数
train()

这是一个简化版的CycleGAN代码示例，其中包含了生成器模型、判别器模型、训练函数以及数据加载部分。你可以根据实际需求进行修改和扩展。请注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体任务进行更多的调整和改进。