PyTorchでの敵対生成ネットワークの実装方法は何ですか。

1年 ago
海斗, 葵
1 minute

PyTorchでのGANの実装には、通常、以下のステップが含まれています。

  1. Generator（生成器）とDiscriminator（判別器）のネットワーク構造を定義します。
import torch
import torch.nn as nn

# 定义生成器网络结构
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 定义网络结构

    def forward(self, x):
        # 实现生成器的前向传播逻辑
        return output

# 定义判别器网络结构
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 定义网络结构

    def forward(self, x):
        # 实现判别器的前向传播逻辑
        return output
  1. – 損失関数とオプティマイザーを定義する。
# 定义损失函数
criterion = nn.BCELoss()

# 定义生成器和判别器的优化器
G_optimizer = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
D_optimizer = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
  1. GANのトレーニング：
for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(dataloader):
        real_images = data
        batch_size = real_images.size(0)

        # 训练判别器
        discriminator.zero_grad()
        real_labels = torch.ones(batch_size)
        fake_labels = torch.zeros(batch_size)

        # 计算判别器对真实图片的损失
        output_real = discriminator(real_images)
        loss_real = criterion(output_real, real_labels)

        # 生成假图片并计算判别器对假图片的损失
        z = torch.randn(batch_size, latent_dim, 1, 1)
        fake_images = generator(z)
        output_fake = discriminator(fake_images.detach())
        loss_fake = criterion(output_fake, fake_labels)

        # 更新判别器的参数
        D_loss = loss_real + loss_fake
        D_loss.backward()
        D_optimizer.step()

        # 训练生成器
        generator.zero_grad()
        output = discriminator(fake_images)
        G_loss = criterion(output, real_labels)

        # 更新生成器的参数
        G_loss.backward()
        G_optimizer.step()

トレーニングの過程で、生成器と判別器は互いに競い合い、繰り返しトレーニングすることで、生成器はよりリアルな偽の画像を生成することを学び、一方判別器は真偽をよりうまく区別することを学びます。最終的に、生成器はリアルに見える偽の画像を生成して、判別器をだまします。

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