class Supervisor(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Supervisor') model = net(model, n_layers=2, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return model
时间: 2024-02-14 07:26:50 浏览: 134
这段代码定义了一个名为Supervisor的类,继承自Keras的Model类。Supervisor类用于构建一个监督模型,该模型用于生成中间表示。
Supervisor类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为model的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为2,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.hidden_dim(因为监督模型的输出与输入具有相同的维度)。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Supervisor类的实例,你可以使用build方法来构建一个监督模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。监督模型用于生成中间表示,例如在序列生成或表示学习任务中。
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def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')
这段代码定义了一个名为define_gan的方法,用于在GAN模型中定义生成器(generator)、监督模型(supervisor)、判别器(discriminator)、恢复模型(recovery)和嵌入器(embedder)。
在该方法中,使用各个类的build方法构建了相应的模型,并将其存储在相应的实例变量中:
- self.generator_aux:通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor:通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator:通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery:通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder:通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
接下来,定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq],batch_size设置为self.batch_size。
这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件,并创建输入层对象以供后续使用。
@function def train_generator(self, x, z, opt): with GradientTape() as tape: y_fake = self.adversarial_supervised(z) generator_loss_unsupervised = self._bce(y_true=ones_like(y_fake), y_pred=y_fake) y_fake_e = self.adversarial_embedded(z) generator_loss_unsupervised_e = self._bce(y_true=ones_like(y_fake_e), y_pred=y_fake_e) h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_hat = self.generator(z) generator_moment_loss = self.calc_generator_moments_loss(x, x_hat) generator_loss = (generator_loss_unsupervised + generator_loss_unsupervised_e + 100 * sqrt(generator_loss_supervised) + 100 * generator_moment_loss) var_list = self.generator_aux.trainable_variables + self.supervisor.trainable_variables gradients = tape.gradient(generator_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return generator_loss_unsupervised, generator_loss_supervised, generator_moment_loss
这是一个用于训练生成器的函数。该函数接受三个输入,`x`和`z`分别表示真实样本和生成样本,`opt`表示优化器。
在函数内部,首先使用 `adversarial_supervised` 模型对生成样本进行预测,得到 `y_fake`。然后使用二元交叉熵损失函数 `_bce` 计算生成样本的非监督损失 `generator_loss_unsupervised`。
接下来,通过 `adversarial_embedded` 模型对生成样本进行预测,得到 `y_fake_e`。然后使用二元交叉熵损失函数 `_bce` 计算生成样本的嵌入式非监督损失 `generator_loss_unsupervised_e`。
然后,通过 `embedder` 模型对真实样本进行预测,得到 `h`。使用 `supervisor` 模型对 `h` 进行预测,得到 `h_hat_supervised`。然后使用均方误差损失函数 `_mse` 计算生成样本的监督损失 `generator_loss_supervised`。
接下来,使用 `generator` 模型对生成样本进行预测,得到 `x_hat`。然后使用 `calc_generator_moments_loss` 函数计算生成样本的生成器矩损失 `generator_moment_loss`。
最后,将非监督损失、嵌入式非监督损失、监督损失以及生成器矩损失进行加权求和,得到最终的生成器损失 `generator_loss`。
使用 `GradientTape` 记录梯度信息,并根据生成器损失和可训练变量计算梯度。然后使用优化器 `opt` 应用梯度更新模型参数。
最后,返回非监督损失、监督损失和生成器矩损失三个部分的损失值。
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