pytorch GAN生成对抗网络

最新推荐文章于 2024-09-29 21:21:25 发布

原创

最新推荐文章于 2024-09-29 21:21:25 发布 · 4k 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习

本文深入探讨了如何使用PyTorch构建和训练生成对抗网络（GAN）。从基本概念到实战代码，详细解释了GAN的工作原理，包括生成器和判别器的构建，损失函数的选择，以及训练策略等关键环节。通过实例展示了如何生成逼真的图像，为机器学习领域的研究者和开发者提供了一手实践指导。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

torch.manual_seed(1)
np.random.seed(1)

BATCH_SIZE = 64
LR_G = 0.0001
LR_D = 0.0001
N_IDEAS = 5
ART_COMPONENTS = 15
PAINT_POINTS = np.vstack([np.linspace(-1,1,ART_COMPONENTS) for _ in range(BATCH_SIZE)])

def artist_works():
	a = np.random.uniform(1,2,size=BATCH_SIZE)[:,np.newaxis]
	paintings = a*np.power(PAINT_POINTS,2) + (a-1)
	paintings = torch.from_numpy(paintings).float()
	return Variable(paintings)

G = nn.Sequential(
	nn.Linear(N_IDEAS,128),
	nn.ReLU(),
	nn.Linear(128,ART_COMPONENTS),
)

D = nn.Sequential(
	nn.Linear(ART_COMPONENTS,128),
	nn.ReLU(),
	nn.Linear(128,1),
	nn.Sigmoid(),
)

opt_D = torch.optim.Adam(D.parameters(),lr=LR_D)
opt_G = torch.optim.Adam(G.parameters(),lr=LR_G)

plt.ion()

for step in range(10000):
	artist_paintings