深度学习自动编码器还能用于数据生成？这篇文章告诉你答案

h1 = F.relu(self.fc1(x))

return self.fc21(h1), self.fc22(h1)

def reparametrize(self, mu, logvar):

std = logvar.mul(0.5).exp_()

if torch.cuda.is_available():

eps = torch.cuda.FloatTensor(std.size()).normal_()

else:

eps = torch.FloatTensor(std.size()).normal_()

eps = Variable(eps)

return eps.mul(std).add_(mu)

def decode(self, z):

h3 = F.relu(self.fc3(z))

return F.sigmoid(self.fc4(h3))

def forward(self, x):

mu, logvar = self.encode(x)

z = self.reparametrize(mu, logvar)

return self.decode(z), mu, logvar

同时我们也可以将独裁感知器换成就积神经收集，如许对图片的特点提取有着更好的效不雅。

class autoencoder(nn.Module): 
    def __init__(self): 
        super(autoencoder, self).__init__() 
        self.encoder = nn.Sequential( 
            nn.Conv2d(1, 16, 3, stride=3, padding=1),  # b, 16, 10, 10 
            nn.ReLU(True), 
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),  # b, 16, 5, 5 
            nn.Conv2d(16, 8	
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