Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（一）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（一）

今天我们将深入探讨生成对抗网络(GAN)的进阶内容，特别是Wasserstein GAN（WGAN）的梯度惩罚机制，以及条件生成与无监督生成在模式坍塌方面的差异。

生成对抗网络是近年来深度学习领域最激动人心的进展之一，它由Ian Goodfellow于2014年提出，通过生成器和判别器的博弈来学习生成真实数据分布的样本。随着研究的深入，GAN的改进版本层出不穷，其中WGAN及其梯度惩罚版本(WGAN-GP)解决了原始GAN训练不稳定的问题，成为了GAN研究的重要里程碑。

今天我们将从理论到实践，系统地学习这些进阶概念，并通过PyTorch实现相关模型，探索其工作原理。

1. GAN基础回顾

在深入WGAN之前，让我们简要回顾GAN的基本原理：

1.1 GAN的基本架构

GAN由两部分组成：

• 生成器(Generator): 学习从随机噪声生成看起来真实的数据
• 判别器(Discriminator): 学习区分真实数据和生成器生成的假数据

这两个网络通过对抗训练相互提高：生成器尝试生成越来越逼真的样本以欺骗判别器，而判别器则努力提高其区分真假样本的能力。

1.2 原始GAN的问题

虽然GAN的思想非常优雅，但原始GAN在训练过程中存在一些问题：

1. 训练不稳定：很难找到生成器和判别器之间的平衡点
2. 梯度消失：当判别器表现过好时，生成器梯度接近于零
3. 模式坍塌：生成器只生成有限种类的样本，无法覆盖真实数据的全部分布
4. 难以量化训练进度：缺乏有效的指标来衡量生成样本的质量

这些问题促使研究者寻找GAN的改进版本，其中WGAN是最重要的改进之一。

2. Wasserstein GAN详解

2.1 从JS散度到Wasserstein距离

原始GAN隐式地最小化生成分布与真实分布之间的Jensen-Shannon(JS)散度，这在两个分布没有显著重叠时会导致梯度问题。

Wasserstein距离（也称Earth Mover’s Distance，简称EMD）提供了一种更平滑的度量方式，即使两个分布没有重叠或重叠很少，也能提供有意义的梯度。

Wasserstein距离的直观解释：想象将一个分布的概率质量移动到另一个分布所需的最小"工作量"，其中工作量定义为概率质量乘以移动距离。

2.2 WGAN的核心改进

WGAN相比原始GAN有以下关键改进：

1. 目标函数改变：使用Wasserstein距离而非JS散度
2. 判别器（现称为评论家/Critic）输出不再是概率：移除了最后的sigmoid激活函数
3. 权重裁剪：限制评论家的参数在一定范围内，满足Lipschitz约束
4. 避免使用基于动量的优化器：建议使用RMSProp或Adam优化器（学习率较小）

2.3 WGAN的目标函数

WGAN的目标函数如下：

$$\underset{G}{\min }\underset{D\in \mathcal{D}}{\max }{\mathbb{E}}_{x\sim P_r}[D(x)]-{\mathbb{E}}_{z\sim P_z}[D(G(z))]$$

其中$\mathcal{D}$是满足1-Lipschitz约束的函数集合。

2.4 Lipschitz约束与权重裁剪

为了满足Wasserstein距离计算中的Lipschitz约束，WGAN对评论家的参数进行了权重裁剪：将权重限制在$[-c,c]$的范围内，其中$c$是一个小常数（如0.01）。

然而，权重裁剪是一种粗糙的方法，会导致优化问题和容量浪费。这就引出了WGAN的进一步改进：梯度惩罚机制。

3. WGAN的梯度惩罚机制

3.1 权重裁剪的局限性

WGAN中的权重裁剪虽然简单有效，但存在以下问题：

1. 容量浪费：强制权重接近0或c，导致模型倾向于使用更简单的函数
2. 优化困难：可能导致梯度爆炸或消失
3. 对架构敏感：不同网络架构可能需要不同的裁剪范围

3.2 梯度惩罚的原理

WGAN-GP（带梯度惩罚的WGAN）提出了一种更优雅的方式来满足Lipschitz约束。其核心思想是：

对于一个1-Lipschitz函数，其梯度范数在任何地方都不应超过1。因此，我们可以通过惩罚评论家函数梯度范数偏离1的行为来满足这一约束。

具体来说，WGAN-GP在真实数据和生成数据之间的随机插值点上施加梯度惩罚：

$${\mathcal{L}}_{GP}={\mathbb{E}}_{\hat{x}\sim P_{\hat{x}}}[(||{\nabla }_{\hat{x}}D(\hat{x})|{|}_2-1{)}^2]$$

其中$\hat{x}$是在真实样本$x$和生成样本$G(z)$之间的随机插值：

$$\hat{x}=ϵx+(1-ϵ)G(z)$$

$ϵ$是一个在$[0,1]$之间均匀采样的随机数。

3.3 WGAN-GP的完整目标函数

将梯度惩罚添加到WGAN的目标函数中，我们得到WGAN-GP的目标函数：

$$\mathcal{L}={\mathbb{E}}_{z\sim p(z)}[D(G(z))]-{\mathbb{E}}_{x\sim p_{data}}[D(x)]+\lambda {\mathbb{E}}_{\hat{x}\sim P_{\hat{x}}}[(||{\nabla }_{\hat{x}}D(\hat{x})|{|}_2-1{)}^2]$$

其中$\lambda$是梯度惩罚的权重，通常设为10。

3.4 WGAN-GP的优势

WGAN-GP相比WGAN有以下优势：

1. 更好的稳定性：避免了权重裁剪带来的问题
2. 更快的收敛：通常需要更少的迭代次数
3. 更好的生成质量：能生成更多样、更高质量的样本
4. 架构灵活性：适用于各种GAN架构，包括深度卷积网络

4. PyTorch实现WGAN-GP

下面我们使用PyTorch实现一个简单的WGAN-GP模型，用于生成MNIST手写数字。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")# 超参数
batch_size = 64
lr = 0.0002
n_epochs = 50
latent_dim = 100
img_shape = (1, 28, 28)
lambda_gp = 10  # 梯度惩罚权重# 数据加载
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5], [0.5])  # 归一化到[-1, 1]
])mnist_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transform,download=True
)dataloader = DataLoader(mnist_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2
)# 生成器网络
class Generator(nn.Module):def __init__(self):super(Generator, self).__init__()def block(in_features, out_features, normalize=True):layers = [nn.Linear(in_features, out_features)]if normalize:layers.append(nn.BatchNorm1d(out_features, 0.8))layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))return layersself.model = nn.Sequential(*block(latent_dim, 128, normalize=False),*block(128, 256),*block(256, 512),*block(512, 1024),nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))),nn.Tanh()  # 输出归一化到[-1, 1])def forward(self, z):img = self.model(z)img = img.view(img.size(0), *img_shape)return img# 判别器网络（评论家）
class Discriminator(nn.Module):def __init__(self):super(Discriminator, self).__init__()self.model = nn.Sequential(nn.Linear(int(np.prod(img_shape)), 512),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(512, 256),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(256, 1)# 注意：没有sigmoid激活函数)def forward(self, img):img_flat = img.view(img.size(0), -1)validity = self.model(img_flat)return validity# 初始化网络
generator = Generator().to(device)
discriminator = Discriminator().to(device)# 初始化优化器
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.9))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.9))# 计算梯度惩罚
def compute_gradient_penalty(D, real_samples, fake_samples):"""计算WGAN-GP中的梯度惩罚"""# 在真实样本和生成样本之间随机插值alpha = torch.rand(real_samples.size(0), 1, 1, 1, device=device)interpolates = (alpha * real_samples + (1 - alpha) * fake_samples).requires_grad_(True)# 计算插值点的判别器输出d_interpolates = D(interpolates)# 计算梯度fake = torch.ones(d_interpolates.size(), device=device, requires_grad=False)gradients = torch.autograd.grad(outputs=d_interpolates,inputs=interpolates,grad_outputs=fake,create_graph=True,retain_graph=True,only_inputs=True)[0]# 计算梯度范数gradients = gradients.view(gradients.size(0), -1)gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean()return gradient_penalty# 训练函数
def train_wgan_gp():# 用于记录损失d_losses = []g_losses = []for epoch in range(n_epochs):for i, (real_imgs, _) in enumerate(dataloader):real_imgs = real_imgs.to(device)batch_size = real_imgs.shape[0]# ---------------------#  训练判别器# ---------------------optimizer_D.zero_grad()# 生成随机噪声z = torch.randn(batch_size, latent_dim, device=device)# 生成一批假图像fake_imgs = generator(z)# 判别器前向传播real_validity = discriminator(real_imgs)fake_validity = discriminator(fake_imgs.detach())# 计算梯度惩罚gradient_penalty = compute_gradient_penalty(discriminator, real_imgs.data, fake_imgs.data)# WGAN-GP 判别器损失d_loss = -torch.mean(real_validity) + torch.mean(fake_validity) + lambda_gp * gradient_penaltyd_loss.backward()optimizer_D.step()# 每n_critic次迭代训练一次生成器n_critic = 5if i % n_critic == 0:# ---------------------#  训练生成器# ---------------------optimizer_G.zero_grad()# 生成一批新的假图像gen_imgs = generator(z)# 判别器评估假图像fake_validity = discriminator(gen_imgs)# WGAN 生成器损失g_loss = -torch.mean(fake_validity)g_loss.backward()optimizer_G.step()if i % 50 == 0:print(f"[Epoch {epoch}/{n_epochs}] [Batch {i}/{len(dataloader)}] "f"[D loss: {d_loss.item():.4f}] [G loss: {g_loss.item():.4f}]")d_losses.append(d_loss.item())g_losses.append(g_loss.item())# 每个epoch结束后保存生成的图像样本if (epoch + 1) % 10 == 0:save_sample_images(epoch)# 绘制损失曲线plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(d_losses, label='Discriminator Loss')plt.plot(g_losses, label='Generator Loss')plt.xlabel('Iterations (x50)')plt.ylabel('Loss')plt.legend()plt.savefig('wgan_gp_loss.png')plt.close()# 保存样本图像
def save_sample_images(epoch):# 生成并保存样本图像z = torch.randn(25, latent_dim, device=device)gen_imgs = generator(z).detach().cpu()# 将图像像素值从[-1, 1]转换为[0, 1]gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5# 创建图像网格fig, axs = plt.subplots(5, 5, figsize=(10, 10))for i in range(5):for j in range(5):axs[i, j].imshow(gen_imgs[i*5+j, 0, :, :], cmap='gray')axs[i, j].axis('off')# 保存图像plt.savefig(f'wgan_gp_epoch_{epoch+1}.png')plt.close()# 运行训练
if __name__ == "__main__":train_wgan_gp()

这段代码实现了一个基本的WGAN-GP模型，用于生成MNIST数字图像。下面我们来解析代码的关键部分：

1. 梯度惩罚计算：compute_gradient_penalty函数实现了WGAN-GP的核心——在真实样本和生成样本之间的插值点上计算梯度惩罚。
2. 判别器损失：包括真实数据的评论家值、生成数据的评论家值，以及梯度惩罚项。
3. 生成器损失：仅包含生成数据的评论家值的负期望。
4. 优化器设置：使用Adam优化器，但β1参数设为0.5，这是GAN训练的常见设置。
5. 训练循环：判别器和生成器交替训练，但判别器通常训练多次（n_critic=5）后才训练一次生成器。

5. WGAN-GP训练流程图

以下是WGAN-GP的训练流程图，帮助理解整个训练过程：

┌────────────────────┐
│  初始化网络和优化器  │
└──────────┬─────────┘│▼
┌────────────────────┐
│    开始训练循环     │
└──────────┬─────────┘│▼
┌────────────────────┐
│  从数据集加载真实样本 │
└──────────┬─────────┘│▼
┌────────────────────┐
│  生成随机噪声并产生  │
│     假样本         │
└──────────┬─────────┘│▼
┌────────────────────┐
│  计算判别器对真实   │
│   和假样本的输出    │
└──────────┬─────────┘│▼
┌────────────────────┐
│  在样本插值点上计算  │
│    梯度惩罚        │
└──────────┬─────────┘│▼
┌────────────────────┐
│   计算判别器损失    │
│   并更新判别器参数   │
└──────────┬─────────┘│▼┌────┴─────┐│ i % n_critic ││   == 0?   │└────┬─────┘No        │       Yes┌─────────┘       └──────────┐│                            ▼│              ┌────────────────────┐│              │   重新生成假样本    ││              └──────────┬─────────┘│                         ││                         ▼│              ┌────────────────────┐│              │   计算生成器损失    ││              │   并更新生成器参数   ││              └──────────┬─────────┘│                         │└─────────────────────────┘│▼
┌────────────────────┐
│ 是否达到预定训练轮数? │
└──────────┬─────────┘No   │   Yes┌────┘       └──────────┐│                       ▼│            ┌────────────────────┐└──────▶     │      结束训练      │└────────────────────┘

这个流程图展示了WGAN-GP的训练过程，包括梯度惩罚的计算和判别器多次训练的机制。与普通GAN相比，WGAN-GP的关键区别在于梯度惩罚的引入和目标函数的改变。

6. 条件生成与无监督生成的对比

接下来，我们将探讨条件生成与无监督生成在模式坍塌方面的差异。

6.1 无监督生成与模式坍塌

无监督生成是指生成器仅从随机噪声生成样本，没有额外的条件输入。

模式坍塌（Mode Collapse）是GAN训练中的常见问题，指生成器只学会生成数据分布中的少数几种模式，而忽略了其他模式。例如，在MNIST数据集上，模型可能只生成数字"1"而不生成其他数字。

导致模式坍塌的原因：

1. 判别器更新不足：判别器无法有效区分真假样本
2. 梯度消失：当判别器表现过好时，生成器梯度接近零
3. 目标函数设计问题：JS散度在两个分布不重叠时提供有限的梯度信息

6.2 条件生成对模式坍塌的缓解

条件生成是指生成器不仅接收随机噪声，还接收额外的条件信息（如类别标签）作为输入。

条件GAN（CGAN）通过以下方式缓解模式坍塌：

1. 强制生成器覆盖所有类别：通过提供不同的类别条件，迫使生成器学习生成不同类别的样本
2. 简化学习任务：条件信息使生成器只需要学习条件分布，而非整个联合分布
3. 提供更多监督信号：条件信息为生成器提供了额外的指导

6.3 条件生成与无监督生成的模式坍塌差异表

特性	无监督生成	条件生成
输入	仅随机噪声	随机噪声 + 条件信息
模式覆盖	容易忽略部分模式	被条件强制覆盖更多模式
生成样本多样性	较低，倾向于生成相似样本	较高，不同条件生成不同样本
训练稳定性	较差，易发生模式坍塌	较好，条件信息提供稳定指导
应用灵活性	生成过程不可控	可控制生成特定类别/属性的样本
实现复杂度	相对简单	需要额外的条件嵌入机制

7. 实现条件WGAN-GP

下面我们将实现一个条件版本的WGAN-GP，以比较其与无监督版本在模式坍塌方面的差异。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子
torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")# 超参数
batch_size = 64
lr = 0.0002
n_epochs = 50
latent_dim = 100
img_shape = (1, 28, 28)
n_classes = 10  # MNIST有10个类别
lambda_gp = 10  # 梯度惩罚权重# 数据加载
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5], [0.5])  # 归一化到[-1, 1]
])mnist_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transform,download=True
)dataloader = DataLoader(mnist_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2
)# 条件生成器网络
class ConditionalGenerator(nn.Module):def __init__(self):super(ConditionalGenerator, self).__init__()# 嵌入层将类别标签转换为嵌入向量self.label_embedding = nn.Embedding(n_classes, n_classes)# 输入层处理噪声和类别嵌入self.input_layer = nn.Linear(latent_dim + n_classes, 128)# 主要模型self.model = nn.Sequential(nn.BatchNorm1d(128, 0.8),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(128, 256),nn.BatchNorm1d(256, 0.8),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(256, 512),nn.BatchNorm1d(512, 0.8),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(512, 1024),nn.BatchNorm1d(1024, 0.8),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))),nn.Tanh())def forward(self, noise, labels):# 将标签嵌入向量与噪声拼接label_embedding = self.label_embedding(labels)x = torch.cat([noise, label_embedding], dim=1)# 通过输入层x = self.input_layer(x)# 通过主模型x = self.model(x)# 重塑为图像格式img = x.view(x.size(0), *img_shape)return img# 条件判别器网络
class ConditionalDiscriminator(nn.Module):def __init__(self):super(ConditionalDiscriminator, self).__init__()# 嵌入层将类别标签转换为嵌入向量self.label_embedding = nn.Embedding(n_classes, n_classes)# 处理图像和标签self.model = nn.Sequential(nn.Linear(int(np.prod(img_shape)) + n_classes, 512),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(512, 256),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Linear(256, 1))def forward(self, img, labels):# 将图像展平img_flat = img.view(img.size(0), -1)# 获取标签嵌入label_embedding = self.label_embedding(labels)# 拼接图像特征和标签嵌入x = torch.cat([img_flat, label_embedding], dim=1)# 通过判别器网络validity = self.model(x)return validity# 初始化网络
generator = ConditionalGenerator().to(device)
discriminator = ConditionalDiscriminator().to(device)# 初始化优化器
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.9))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.9))# 计算梯度惩罚（条件版本）
def compute_gradient_penalty(D, real_samples, fake_samples, labels):"""计算条件WGAN-GP的梯度惩罚"""# 在真实样本和生成样本之间随机插值alpha = torch.rand(real_samples.size(0), 1, 1, 1, device=device)interpolates = (alpha * real_samples + (1 - alpha) * fake_samples).requires_grad_(True)# 计算插值点的判别器输出（带条件）d_interpolates = D(interpolates, labels)# 计算梯度fake = torch.ones(d_interpolates.size(), device=device, requires_grad=False)gradients = torch.autograd.grad(outputs=d_interpolates,inputs=interpolates,grad_outputs=fake,create_graph=True,retain_graph=True,only_inputs=True)[0]# 计算梯度范数gradients = gradients.view(gradients.size(0), -1)gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean()return gradient_penalty# 训练条件WGAN-GP
def train_conditional_wgan_gp():# 用于记录损失d_losses = []g_losses = []# 用于记录生成样本的多样性（通过类别分布）class_distributions = []for epoch in range(n_epochs):for i, (real_imgs, labels) in enumerate(dataloader):real_imgs = real_imgs.to(device)labels = labels.to(device)batch_size = real_imgs.shape[0]# ---------------------#  训练判别器# ---------------------optimizer_D.zero_grad()# 生成随机噪声z = torch.randn(batch_size, latent_dim, device=device)# 为生成器生成随机标签gen_labels = torch.randint(0, n_classes, (batch_size,), device=device)# 生成一批假图像fake_imgs = generator(z, gen_labels)# 判别器前向传播real_validity = discriminator(real_imgs, labels)fake_validity = discriminator(fake_imgs.detach(), gen_labels)# 计算梯度惩罚gradient_penalty = compute_gradient_penalty(discriminator, real_imgs.data, fake_imgs.data, labels)# WGAN-GP 判别器损失d_loss = -torch.mean(real_validity) + torch.mean(fake_validity) + lambda_gp * gradient_penaltyd_loss.backward()optimizer_D.step()# 每n_critic次迭代训练一次生成器n_critic = 5if i % n_critic == 0:# ---------------------#  训练生成器# ---------------------optimizer_G.zero_grad()# 为生成器生成新的随机标签gen_labels = torch.randint(0, n_classes, (batch_size,), device=device)# 生成一批新的假图像gen_imgs = generator(z, gen_labels)# 判别器评估假图像fake_validity = discriminator(gen_imgs, gen_labels)# WGAN 生成器损失g_loss = -torch.mean(fake_validity)g_loss.backward()optimizer_G.step()if i % 50 == 0:print(f"[Epoch {epoch}/{n_epochs}] [Batch {i}/{len(dataloader)}] "f"[D loss: {d_loss.item():.4f}] [G loss: {g_loss.item():.4f}]")d_losses.append(d_loss.item())g_losses.append(g_loss.item())# 每个epoch结束后，评估生成样本的类别分布if (epoch + 1) % 10 == 0:class_dist = evaluate_class_distribution()class_distributions.append(class_dist)# 保存生成的图像样本save_sample_images(epoch)# 绘制损失曲线plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(d_losses, label='Discriminator Loss')plt.plot(g_losses, label='Generator Loss')plt.xlabel('Iterations (x50)')plt.ylabel('Loss')plt.legend()plt.savefig('cond_wgan_gp_loss.png')plt.close()# 绘制类别分布变化plot_class_distributions(class_distributions)# 评估生成样本的类别分布
def evaluate_class_distribution():"""评估生成样本在各类别上的分布情况"""# 创建一个预训练的分类器classifier = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)# 修改第一个卷积层以适应灰度图classifier.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)# 修改最后的全连接层以适应MNIST的10个类别classifier.fc = nn.Linear(classifier.fc.in_features, 10)# 加载预先训练好的MNIST分类器权重（这里假设我们有一个预训练的模型）# classifier.load_state_dict(torch.load('mnist_classifier.pth'))# 简化起见，这里我们使用一个简单的CNN分类器classifier = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(64 * 7 * 7, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, 10)).to(device)# 这里假设这个简单分类器已经在MNIST上训练好了# 实际应用中，应该加载一个预先训练好的模型# 生成1000个样本z = torch.randn(1000, latent_dim, device=device)# 均匀采样所有类别gen_labels = torch.tensor([i % 10 for i in range(1000)], device=device)gen_imgs = generator(z, gen_labels)# 使用分类器预测类别with torch.no_grad():classifier.eval()preds = torch.softmax(classifier(gen_imgs), dim=1)pred_labels = torch.argmax(preds, dim=1)# 计算每个类别的样本数量class_counts = torch.zeros(10)for i in range(10):class_counts[i] = (pred_labels == i).sum().item() / 1000return class_counts.numpy()# 绘制类别分布变化
def plot_class_distributions(class_distributions):"""绘制生成样本类别分布的变化"""epochs = [10, 20, 30, 40, 50]  # 假设每10个epoch评估一次plt.figure(figsize=(12, 8))for i, dist in enumerate(class_distributions):plt.subplot(len(class_distributions), 1, i+1)plt.bar(np.arange(10), dist)plt.ylabel(f'Epoch {epochs[i]}')plt.ylim(0, 0.3)  # 限制y轴范围，便于比较if i == len(class_distributions) - 1:plt.xlabel('Digit Class')plt.tight_layout()plt.savefig('class_distribution.png')plt.close()# 保存样本图像（条件版本）
def save_sample_images(epoch):"""保存按类别排列的样本图像"""# 为每个类别生成样本n_row = 10  # 每个类别一行n_col = 10  # 每个类别10个样本fig, axs = plt.subplots(n_row, n_col, figsize=(12, 12))for i in range(n_row):# 固定类别fixed_class = torch.tensor([i] * n_col, device=device)# 随机噪声z = torch.randn(n_col, latent_dim, device=device)# 生成图像gen_imgs = generator(z, fixed_class).detach().cpu()# 转换到[0, 1]范围gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5# 显示图像for j in range(n_col):axs[i, j].imshow(gen_imgs[j, 0, :, :], cmap='gray')axs[i, j].axis('off')plt.savefig(f'cond_wgan_gp_epoch_{epoch+1}.png')plt.close()# 运行条件WGAN-GP训练
if __name__ == "__main__":train_conditional_wgan_gp()

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