22、使用生成对抗网络（GANs）重建3D模型

game4

于 2025-11-23 10:01:32 发布

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分类专栏： PyTorch GAN实战精讲文章标签： 3D-GAN 生成对抗网络点云重建

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使用生成对抗网络（GANs）重建3D模型

1. 3D - GAN训练概述

3D - GAN的训练过程与普通GAN类似。首先，训练判别器网络，使其能识别真实的3D点云数据为真，而生成器网络合成的点云数据为假，判别器网络使用二元交叉熵损失（BCE loss，即 nn.BCELoss ）作为损失函数。接着，训练生成器网络，迫使判别器将合成的3D点云数据识别为真，让生成器学会更好地欺骗判别器，生成器网络同样使用BCE损失进行训练。

以下是3D - GAN训练的部分源代码，创建 build_gan.py 文件并粘贴以下代码：

import os
import time
from datetime import datetime
import torch
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR
import utils
from model_3dgan import Generator as G
from model_3dgan import Discriminator as D
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pickle

class Model(object):
    def __init__(self, name, device, data_loader, latent_dim, cube_len):
        self.name = name
        self.devic