9、使用 PyTorch 构建首个 GAN

使用 PyTorch 构建首个 GAN

1. 定义损失函数和优化器

首先，我们要为判别器网络定义损失函数，并为两个网络定义优化器：

criterion = nn.BCELoss()
optimizerD = optim.Adam(netD.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999))
optimizerG = optim.Adam(netG.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999))

这里， nn.BCELoss() 代表二元交叉熵损失函数。

2. 加载 MNIST 数据集到 GPU 内存

dataset = dset.MNIST(root=DATA_PATH, download=True,
                     transform=transforms.Compose([
                     transforms.Resize(X_DIM),
                     transforms.ToTensor(),
                     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
                     ]))
assert dataset
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=BATCH