苏州做网站比较好的公司,网站开发卖东西,软件开发管理工具,汕头建站模板厂家PyTorch GAN对抗生成网络 0. 工程实现1. GAN对抗生成网络结构2. GAN 构造损失函数#xff08;LOSS#xff09;3. GAN对抗生成网络LOSS损失函数说明 0. 工程实现
1. GAN对抗生成网络结构 2. GAN 构造损失函数#xff08;LOSS#xff09;
LOSS公式与含义#xff1a; LOSS… PyTorch GAN对抗生成网络 0. 工程实现1. GAN对抗生成网络结构2. GAN 构造损失函数LOSS3. GAN对抗生成网络LOSS损失函数说明 0. 工程实现
1. GAN对抗生成网络结构 2. GAN 构造损失函数LOSS
LOSS公式与含义 LOSS代码实现
import torch
from torch import autograd
input autograd.Variable(torch.tensor([[ 1.9072, 1.1079, 1.4906],[-0.6584, -0.0512, 0.7608],[-0.0614, 0.6583, 0.1095]]), requires_gradTrue)
print(input)
print(-*100)from torch import nn
m nn.Sigmoid()
print(m(input))
print(-*100)target torch.FloatTensor([[0, 1, 1], [1, 1, 1], [0, 0, 0]])
print(target)
print(-*100)import mathr11 0 * math.log(0.8707) (1-0) * math.log((1 - 0.8707))
r12 1 * math.log(0.7517) (1-1) * math.log((1 - 0.7517))
r13 1 * math.log(0.8162) (1-1) * math.log((1 - 0.8162))r21 1 * math.log(0.3411) (1-1) * math.log((1 - 0.3411))
r22 1 * math.log(0.4872) (1-1) * math.log((1 - 0.4872))
r23 1 * math.log(0.6815) (1-1) * math.log((1 - 0.6815))r31 0 * math.log(0.4847) (1-0) * math.log((1 - 0.4847))
r32 0 * math.log(0.6589) (1-0) * math.log((1 - 0.6589))
r33 0 * math.log(0.5273) (1-0) * math.log((1 - 0.5273))r1 -(r11 r12 r13) / 3
#0.8447112733378236
r2 -(r21 r22 r23) / 3
#0.7260397266631787
r3 -(r31 r32 r33) / 3
#0.8292933181294807
bceloss (r1 r2 r3) / 3
print(bceloss)
print(-*100)loss nn.BCELoss()
print(loss(m(input), target))
print(-*100)loss nn.BCEWithLogitsLoss()
print(loss(input, target))loss BCEloss代码逐行运行结果
3. GAN对抗生成网络LOSS损失函数说明
