Згортковий дискримінатор

Коли генератор DCGAN готовий, останній крок перед тренуванням — визначити згортковий дискримінатор.

torch.nn уже імпортовано під звичним псевдонімом. Щоб побудувати згортковий дискримінатор, ви скористаєтеся спеціальною функцією gc_disc_block(), яка повертає блок зі згортки, батч-нормалізації та активації leaky ReLU. Нижче можна переглянути визначення dc_disc_block().

def dc_disc_block(in_dim, out_dim, kernel_size, stride):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_dim, out_dim, kernel_size, stride=stride),
        nn.BatchNorm2d(out_dim),
        nn.LeakyReLU(0.2),
    )

Ця вправа є частиною курсу

Глибоке навчання для зображень із PyTorch

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Додайте перший блок дискримінатора за допомогою спеціальної функції dc_disc_block() з 3 вхідними картами ознак і 512 вихідними картами ознак.
Додайте згортковий шар з розміром виходу 1.
У методі forward() пропустіть вхідні дані через послідовний блок, який ви визначили в __init__().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

class DCDiscriminator(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=4, stride=2):
        super(DCDiscriminator, self).__init__()
        self.disc = nn.Sequential(
          	# Add first discriminator block
            dc_disc_block(3, 512, kernel_size, stride),
            dc_disc_block(512, 1024, kernel_size, stride),
          	# Add a convolution
            nn.Conv2d(1024, 1, kernel_size, stride=stride),
        )

    def forward(self, x):
        # Pass input through sequential block
        x = ____
        return x.view(len(x), -1)

Редагувати та запускати код