Wasserstein GAN (WGAN) 的 Python 代码实现框架

该思维导图概述了Wasserstein GAN (WGAN) 的核心组件、初始化过程和训练流程。WGAN 包含生成器（包含转置卷积层）和判别器（包含卷积层），两者均需初始化并配置优化器。训练过程涉及无限批次数据生成，判别器和生成器的交替训练，以及关键的梯度惩罚计算以增强训练稳定性。辅助方法包括获取无限批次数据和计算梯度惩罚。该图清晰地展现了WGAN模型的结构和训练步骤。

源码

# Wasserstein GAN (WGAN) 的 Python 代码实现框架
## 基本组件
- 生成器（Generator）
  - 构造函数（初始化网络层）
    - 输入层（Input Layer）
    - 隐藏层（Hidden Layers）
    - 输出层（Output Layer）
  - 前向传播（forward）
    - 激活函数（Activation Functions）
    - 生成数据（Generated Data）
  - 转置卷积层序列（main_module）
    - 转置卷积操作（Transpose Convolution Operations）
    - 批量归一化（Batch Normalization）
    - 激活层（Activation Layers）
- 判别器（Discriminator）
  - 构造函数（初始化网络层）
    - 输入层（Input Layer）
    - 隐藏层（Hidden Layers）
    - 输出层（Output Layer）
  - 前向传播（forward）
    - 激活函数（Activation Functions）
    - 判别结果（Discriminated Result）
  - 卷积层序列（main_module）
    - 卷积操作（Convolution Operations）
    - 批量归一化（Batch Normalization）
    - 激活层（Activation Layers）
## 初始化
- WGAN初始化（__init__）
  - 初始化生成器和判别器
  - 设置优化器
    - Adam优化器（Adam Optimizer）
    - 学习率（Learning Rate）
  - 配置超参数
    - 批次大小（Batch Size）
    - 训练轮数（Number of Epochs）
    - 梯度惩罚强度（Gradient Penalty Weight）
## 训练过程
- 训练循环（train）
  - 无限批次数据生成
    - 数据预处理（Data Preprocessing）
    - 数据扩展（Data Augmentation）
  - 判别器训练
    - 真实数据（Real Data）
    - 虚假数据（Fake Data）
    - 训练轮次（Number of Training Iterations）
  - 生成器训练
    - 更新生成器参数（Update Generator Parameters）
    - 计算损失（Loss Calculation）
  - 梯度惩罚计算
    - 选择插值样本（Select Interpolated Samples）
    - 计算梯度（Compute Gradients）
## 工具方法
- 获取无限批次（get_infinite_batches）
  - 数据加载器（Data Loader）
  - 无限迭代生成（Infinite Iteration Generation）
- 计算梯度惩罚（calculate_gradient_penalty）
  - 计算W距离（Wasserstein Distance）
  - 添加惩罚项（Add Penalty Term）

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