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在PyTorch中进行模型无监督学习通常涉及训练一个自编码器或生成对抗网络（GAN）等模型。下面是一个简单的示例，展示如何使用PyTorch训练一个简单的自编码器

lewis 2年前 (2023-11-12) 阅读数 4 #技术

在PyTorch中进行模型无监督学习通常涉及训练一个自编码器或生成对抗网络（GAN）等模型。下面是一个简单的示例，展示如何使用PyTorch训练一个简单的自编码器：

importtorch
importtorch.nnasnn
importtorch.optimasoptim
fromtorch.utils.dataimportDataLoader
fromtorchvisionimportdatasets,transforms

#定义一个简单的自编码器模型
classAutoencoder(nn.Module):
def__init__(self):
super(Autoencoder,self).__init__()
self.encoder=nn.Sequential(
nn.Linear(784,128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128,64),
nn.ReLU()
)

self.decoder=nn.Sequential(
nn.Linear(64,128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128,784),
nn.Sigmoid()
)

defforward(self,x):
x=self.encoder(x)
x=self.decoder(x)
returnx

#加载MNIST数据集
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transform,download=True)
train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)

#初始化模型和优化器
model=Autoencoder()
criterion=nn.MSELoss()
optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)

#训练模型
num_epochs=10
forepochinrange(num_epochs):
fordataintrain_loader:
img,_=data
img=img.view(img.size(0),-1)

optimizer.zero_grad()
recon=model(img)
loss=criterion(recon,img)
loss.backward()
optimizer.step()

print(f'Epoch[{epoch+1}/{num_epochs}],Loss:{loss.item()}')

#使用训练好的模型重建输入图像
test_img,_=next(iter(train_loader))
test_img=test_img.view(test_img.size(0),-1)
output_img=model(test_img)

在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的自编码器模型，然后加载了MNIST数据集并初始化了模型和优化器。接下来，我们训练模型并输出每个epoch的损失值。最后，我们使用训练好的模型对输入图像进行重建。你可以根据自己的需求和数据集来调整模型结构和超参数，以获得更好的无监督学习效果。

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