【研究生课题】三模态对抗网络的深度原理与文本生成机制 —— 完整代码与深度解析

-----------------数学推导与理论分析--------------

三模态对抗网络深度实现：完整代码与深度解析

以下是一个整合了所有关键组件的完整代码实现，包含深度优化、详细注释和实际应用技巧。这个实现解决了三模态GAN的核心挑战，包括模态对齐、训练稳定性、计算效率等。

import os
import time
import math
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import models
import librosa
import soundfile as sf
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# 设置随机种子确保可复现性
torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.bench