cnn rnn gan模型源码

<think>好的，用户现在问的是关于CNN、RNN和GAN模型的源码。之前他已经让我介绍过这些模型的基本概念，现在需要更深入的技术细节，特别是代码层面的实现。我需要先确定用户的需求是什么。他可能是一个刚开始学习深度学习的学生，或者是一个想要在实际项目中应用这些模型的开发者。用户可能希望得到具体的代码示例，以便理解这些模型的结构和实现方式。 首先，我需要回忆一下这些模型的典型结构，并找到简单易懂的代码示例。考虑到用户可能对框架不太熟悉，我应该选择常用的框架，比如PyTorch或TensorFlow，因为它们资源多，社区支持好。PyTorch的代码通常更直观，适合教学，所以我倾向于选择PyTorch的示例。 对于CNN，经典的例子是LeNet或者简单的卷积层堆叠。需要展示卷积层、池化层和全连接层的组合。对于RNN，可以选择一个简单的LSTM或GRU结构，处理序列数据，比如时间序列预测或文本生成。GAN的实现稍微复杂，需要生成器和判别器的对抗训练，这里可能需要一个基础的GAN结构，比如生成手写数字的例子。 接下来，我需要确保代码示例足够简洁，同时又能体现模型的核心部分。比如，GAN的训练循环需要包含生成器和判别器的交替训练，以及损失函数的计算。同时，要注意代码的注释，解释每一部分的作用，这样用户能更好地理解。 另外，用户可能对如何运行这些代码有疑问，是否需要特定的环境或库的安装。因此，在给出代码示例后，可能需要补充一些运行说明，比如安装PyTorch的命令，以及数据集的准备，比如MNIST的自动下载。 还需要考虑潜在的问题，比如用户可能对张量操作不熟悉，所以在代码中应该避免过于复杂的操作，或者提供必要的解释。例如，在GAN的生成器中，将潜在向量转换为图像的过程可能需要reshape操作，这时候可以注释说明这一步骤的目的。 最后，要提醒用户这些是基础示例，实际应用中可能需要更复杂的结构，比如使用预训练模型、调整超参数、增加正则化等。同时，提供进一步学习的资源链接，如官方文档和教程，帮助用户深入学习。 总结来说，我需要分三个部分，每个模型给出一个PyTorch的代码示例，结构清晰，注释明了，附带运行说明和学习资源，确保用户能够理解并运行这些代码，进而掌握模型的基本实现方法。</think>以下是使用 **PyTorch** 框架实现的 **CNN、RNN、GAN** 基础模型源码及核心解析。代码经过简化，保留核心结构便于理解。 --- ### 一、CNN（卷积神经网络） **任务：图像分类（以MNIST手写数字为例）** ```python import torch import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() # 卷积层: 输入通道1, 输出通道16, 3x3卷积核 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 最大池化: 2x2窗口 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 全连接层: 输入维度16*14*14 (MNIST经过池化后尺寸), 输出10类 self.fc = nn.Linear(16*14*14, 10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) # 卷积+激活+池化 x = x.view(-1, 16*14*14) # 展平多维张量 x = self.fc(x) return x # 使用示例 model = SimpleCNN() print(model) ``` --- ### 二、RNN（循环神经网络） **任务：序列预测（以字符级文本生成为例）** ```python class CharRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(CharRNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size # 嵌入层: 字符编码到向量空间 self.embed = nn.Embedding(input_size, hidden_size) # RNN层: hidden_size定义记忆容量 self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, batch_first=True) # 输出层: 预测下一个字符的概率 self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, hidden): x = self.embed(x) # 输入编码 out, hidden = self.rnn(x, hidden) # RNN处理序列 out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取最后一个时间步输出 return out, hidden # 参数示例: 假设有50个不同字符 model = CharRNN(input_size=50, hidden_size=128, output_size=50) ``` --- ### 三、GAN（生成对抗网络） **任务：生成手写数字图像** ```python # 生成器: 从噪声生成图像 class Generator(nn.Module): def __init__(self, latent_dim=100): super(Generator, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(latent_dim, 256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(256, 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 784), # MNIST图像尺寸28x28=784 nn.Tanh() # 输出归一化到[-1,1] ) def forward(self, z): img = self.model(z) img = img.view(-1, 1, 28, 28) # 重塑为图像维度 return img # 判别器: 区分真实与生成图像 class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(512, 256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(256, 1), nn.Sigmoid() # 输出真伪概率 ) def forward(self, img): img_flat = img.view(-1, 784) # 展平图像 validity = self.model(img_flat) return validity # 对抗训练循环示例（伪代码）： # for epoch in epochs: # # 训练判别器 # real_imgs = next(data_loader) # z = torch.randn(batch_size, latent_dim) # fake_imgs = generator(z) # d_loss = adversarial_loss(discriminator(real_imgs), real_labels) + # adversarial_loss(discriminator(fake_imgs.detach()), fake_labels) # d_loss.backward() # # # 训练生成器 # z = torch.randn(batch_size, latent_dim) # g_loss = adversarial_loss(discriminator(generator(z)), real_labels) # g_loss.backward() ``` --- ### 四、运行说明 1. **环境依赖**： ```bash pip install torch torchvision ``` 2. **数据集**：MNIST可通过`torchvision.datasets.MNIST`自动下载 3. **扩展建议**： - CNN：尝试VGG/ResNet等复杂结构 - RNN：改用LSTM/GRU或Transformer - GAN：研究DCGAN（深度卷积GAN）或StyleGAN ### 五、关键点总结 | 模型 | 核心组件 | 输入-输出示例 | |--------|---------------------------|------------------------------| | CNN | 卷积层、池化层 | 图像→分类概率 | | RNN | 循环单元、时间步展开 | 文本序列→下一个字符预测 | | GAN | 生成器-判别器对抗训练 | 随机噪声→逼真图像 | 完整项目代码可参考： - PyTorch官方示例库：[https://github.com/pytorch/examples](https://github.com/pytorch/examples) - GAN Zoo合集：[https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo](https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo)