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In [4]:
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image

dataset=CIFAR10(root='./data', download=False, transform=transforms.ToTensor())
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True)

for batch_idx,data in enumerate(dataloader):
    real_images,_=data
    batch_size=real_images.size()
    print('#{} has {} images :'.format(batch_idx,batch_size))
    if batch_idx%100==0:
        path='./data/CIFAR10_shuffled_batch{:03d}.png'.format(batch_idx)
        save_image(real_images,path,normalize=True)
#0 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #1 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #2 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #3 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #4 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #5 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #6 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #7 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #8 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #9 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #10 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #11 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #12 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #13 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #14 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #15 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #16 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #17 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #18 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #19 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #20 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #21 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #22 has 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: #634 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #635 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #636 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #637 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #638 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #639 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #640 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #641 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #642 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #643 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #644 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #645 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #646 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #647 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #648 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #649 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #650 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #651 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #652 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #653 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #654 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #655 has torch.Size([64, 3, 32, 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torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #678 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #679 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #680 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #681 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #682 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #683 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #684 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #685 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #686 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #687 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #688 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #689 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #690 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #691 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #692 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #693 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #694 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #695 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #696 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #697 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #698 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #699 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #700 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #701 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #702 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #703 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #704 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #705 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #706 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #707 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #708 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #709 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #710 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #711 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #712 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #713 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #714 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #715 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #716 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #717 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #718 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #719 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #720 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #721 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #722 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #723 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #724 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #725 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #726 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #727 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #728 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #729 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #730 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #731 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #732 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #733 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #734 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #735 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #736 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #737 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #738 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #739 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #740 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #741 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #742 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #743 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #744 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #745 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #746 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #747 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #748 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #749 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #750 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #751 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #752 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #753 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images :
#754 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #755 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #756 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #757 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #758 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #759 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #760 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #761 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #762 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #763 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #764 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #765 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #766 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #767 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #768 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #769 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #770 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #771 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #772 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #773 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #774 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #775 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #776 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #777 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #778 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #779 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #780 has torch.Size([64, 3, 32, 32]) images : #781 has torch.Size([16, 3, 32, 32]) images :
In [1]:
import torch.nn as nn

#搭建生成网络
latent_size=64 #潜在大小
n_channel=3    #输出通道数
n_g_feature=64 #生成网络隐藏层大小
gnet=nn.Sequential(
     #输出大小(64,1,1)
     nn.ConvTranspose2d(latent_size,4*n_g_feature,kernel_size=4,bias=False),
     nn.BatchNorm2d(4*n_g_feature),
     nn.ReLU(),
     #输出大小(256,4,4)
     nn.ConvTranspose2d(4*n_g_feature,2*n_g_feature,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False),
     nn.BatchNorm2d(2*n_g_feature),
     nn.ReLU(),
     #输出大小(128,8,8)
     nn.ConvTranspose2d(2*n_g_feature,n_g_feature,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False),
     nn.BatchNorm2d(n_g_feature),
     nn.ReLU(),
     #输出大小(64,16,16)
     nn.ConvTranspose2d(n_g_feature,n_channel,kernel_size=4,stride=2,padding=1),
     nn.Sigmoid())
    #图片大小(3,32,32)
print(gnet)
#搭建鉴别网络
n_d_feature = 64#鉴别网络隐藏层大小
dnet=nn.Sequential(
    #图片大小(3,32,32)
     nn.Conv2d(n_channel,n_d_feature,kernel_size=4,stride=2,padding=1),
     nn.LeakyReLU(0.2),
    #大小(64,16,16)
     nn.Conv2d(n_d_feature,2*n_d_feature,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False),
     nn.BatchNorm2d(2*n_d_feature),
     nn.LeakyReLU(0.2),
    #大小(128,8,8)
     nn.Conv2d(2*n_d_feature,4*n_d_feature,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False),
     nn.BatchNorm2d(4*n_d_feature),
     nn.LeakyReLU(0.2),
     #大小(256,4,4)
     nn.Conv2d(4*n_d_feature,1,kernel_size=4),
    #对数赔率张量大小(1,1,1))
)
print(dnet)
Sequential( (0): ConvTranspose2d(64, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU() (3): ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU() (6): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (7): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (8): ReLU() (9): ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (10): Sigmoid() ) Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (1): LeakyReLU(negative_slope=0.2) (2): Conv2d(64, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (3): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (4): LeakyReLU(negative_slope=0.2) (5): Conv2d(128, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (6): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (7): LeakyReLU(negative_slope=0.2) (8): Conv2d(256, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1)) )
In [2]:
import torch.nn.init as init

#初始化权重值的函数
def weights_init(m):
    if type(m) in [nn.ConvTranspose2d,nn.Conv2d]:
        init.xavier_normal_(m.weight)
    elif type(m)==nn.BatchNorm2d:
        init.normal_(m.weight,1.0,0.02)
        init.constant_(m.bias,0)
gnet.apply(weights_init)
dnet.apply(weights_init)
    
Out[2]:
Sequential(
  (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1))
  (1): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
  (2): Conv2d(64, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
  (3): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
  (4): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
  (5): Conv2d(128, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
  (6): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
  (7): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
  (8): Conv2d(256, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
)
In [5]:
import torch
import torch.optim

#损失
criterion=nn.BCEWithLogitsLoss();
 
#优化器
goptimizer=torch.optim.Adam(gnet.parameters(),lr=0.002,betas=(0.5,0.999))
doptimizer=torch.optim.Adam(dnet.parameters(),lr=0.002,betas=(0.5,0.999))

#用于测试的固定噪声,用来查看相同的潜在张量在训练过程中生成图片的变换
batch_size=64
fixed_noises=torch.randn(batch_size,latent_size,1,1)

#训练过程
epoch_num=10
for epoch in range(epoch_num):
    for batch_idx,data in enumerate(dataloader):
        # 载入本批次数据
        real_images,_=data
        batch_size=real_images.size(0)
        
        # 训练鉴别网络
        labels=torch.ones(batch_size)#真实数据标签为1
        preds=dnet(real_images)#对真实数据进行判别
        outputs=preds.reshape(-1)
        dloss_real=criterion(outputs,labels)#真实数据对应标签为1
        dmean_real=outputs.sigmoid().mean()
        #计算鉴别器将多少比例的真实数据判定为真,仅用于输出显示
        
        noises=torch.randn(batch_size,latent_size,1,1)#潜在噪声
        fake_images=gnet(noises)#生成假数据
        labels=torch.zeros(batch_size)#假数据对应标签为0
        fake=fake_images.detach()
        #使得梯度计算不回溯到生成网络,可用于加快训练速度。删去此步骤,结果不变
        
        preds=dnet(fake)#对假数据进行鉴别
        outputs=preds.view(-1)
        dloss_fake=criterion(outputs,labels)#假数据的鉴别损失
        
        dmean_fake=outputs.sigmoid().mean()
        #计算鉴别器将多少比例的假数据判别为真 仅用于输出显示
        
        dloss=dloss_real+dloss_fake #总鉴别器的损失
        dnet.zero_grad()
        dloss.backward()
        doptimizer.step()
        
        #训练生成网络
        labels=torch.ones(batch_size)
        #生成网络希望所有数据都被认为是真数据
        preds=dnet(fake_images)#让假数据通过鉴别网络
        outputs=preds.view(-1)
        gloss=criterion(outputs,labels)#从真数据中看到损失
        gmean_fake=outputs.sigmoid().mean()
        #计算鉴别器将多少比例的数据判定为真,仅用于输出显示
        gnet.zero_grad()
        gloss.backward()
        goptimizer.step()
        
        #输出本步训练结果
        print('[{}/{}]'.format(epoch,epoch_num)+'[{}/{}]'.format(batch_idx,len(dataloader))+
             '鉴别网络损失:{:g} 生成网络损失:{:g}'.format(dloss,gloss)+
             '真实数据判真比例:{:g} 假数据判真比例:{:g}/{:g}'.format(dmean_real,dmean_fake,gmean_fake))
        if batch_idx%100==0:
            fake=gnet(fixed_noises)#由固定潜在张量生成数据
            save_image(fake,'./data/image_epoch{:02d}_batch{:03d}.png'.format(epoch,batch_idx))
            #保存假数据
        
        
        
[0/10][0/782]鉴别网络损失:1.26356 生成网络损失:20.1161真实数据判真比例:0.598495 假数据判真比例:0.490664/2.10294e-09 [0/10][1/782]鉴别网络损失:8.39853 生成网络损失:8.32824e-05真实数据判真比例:0.0197704 假数据判真比例:3.92596e-07/0.999917 [0/10][2/782]鉴别网络损失:11.0354 生成网络损失:6.66989真实数据判真比例:0.978836 假数据判真比例:0.999979/0.00130443 [0/10][3/782]鉴别网络损失:0.791076 生成网络损失:6.73279真实数据判真比例:0.733778 假数据判真比例:0.128824/0.00141815 [0/10][4/782]鉴别网络损失:2.25871 生成网络损失:8.53132真实数据判真比例:0.558333 假数据判真比例:0.543867/0.000235559 [0/10][5/782]鉴别网络损失:1.88476 生成网络损失:4.36572真实数据判真比例:0.360964 假数据判真比例:0.126539/0.0180789 [0/10][6/782]鉴别网络损失:1.7431 生成网络损失:5.01372真实数据判真比例:0.673937 假数据判真比例:0.587435/0.0367683 [0/10][7/782]鉴别网络损失:1.93424 生成网络损失:3.01934真实数据判真比例:0.523589 假数据判真比例:0.352353/0.149845 [0/10][8/782]鉴别网络损失:2.77792 生成网络损失:1.39409真实数据判真比例:0.390446 假数据判真比例:0.449536/0.351423 [0/10][9/782]鉴别网络损失:1.88788 生成网络损失:1.78653真实数据判真比例:0.637249 假数据判真比例:0.57824/0.190641 [0/10][10/782]鉴别网络损失:1.52933 生成网络损失:2.19835真实数据判真比例:0.639266 假数据判真比例:0.450049/0.146713 [0/10][11/782]鉴别网络损失:1.7161 生成网络损失:1.64038真实数据判真比例:0.483936 假数据判真比例:0.376451/0.242593 [0/10][12/782]鉴别网络损失:1.76208 生成网络损失:1.30823真实数据判真比例:0.51407 假数据判真比例:0.44618/0.315162 [0/10][13/782]鉴别网络损失:1.76556 生成网络损失:1.65626真实数据判真比例:0.573087 假数据判真比例:0.574906/0.245458 [0/10][14/782]鉴别网络损失:1.71962 生成网络损失:1.35081真实数据判真比例:0.487876 假数据判真比例:0.442895/0.337616 [0/10][15/782]鉴别网络损失:1.91251 生成网络损失:1.42295真实数据判真比例:0.498719 假数据判真比例:0.506373/0.33103 [0/10][16/782]鉴别网络损失:1.61007 生成网络损失:1.51707真实数据判真比例:0.561382 假数据判真比例:0.466255/0.281371 [0/10][17/782]鉴别网络损失:1.42159 生成网络损失:1.5073真实数据判真比例:0.576925 假数据判真比例:0.426751/0.274134 [0/10][18/782]鉴别网络损失:1.04861 生成网络损失:1.6753真实数据判真比例:0.65252 假数据判真比例:0.368289/0.223412 [0/10][19/782]鉴别网络损失:0.885543 生成网络损失:2.05358真实数据判真比例:0.708326 假数据判真比例:0.338229/0.150179 [0/10][20/782]鉴别网络损失:0.785983 生成网络损失:1.53223真实数据判真比例:0.663121 假数据判真比例:0.230101/0.287287 [0/10][21/782]鉴别网络损失:1.2157 生成网络损失:2.47001真实数据判真比例:0.793916 假数据判真比例:0.531942/0.139108 [0/10][22/782]鉴别网络损失:1.43485 生成网络损失:1.48861真实数据判真比例:0.536772 假数据判真比例:0.344292/0.30712 [0/10][23/782]鉴别网络损失:1.95519 生成网络损失:2.50872真实数据判真比例:0.627978 假数据判真比例:0.64014/0.113884 [0/10][24/782]鉴别网络损失:1.67123 生成网络损失:1.50367真实数据判真比例:0.368943 假数据判真比例:0.274603/0.269894 [0/10][25/782]鉴别网络损失:1.34761 生成网络损失:3.00479真实数据判真比例:0.611091 假数据判真比例:0.500421/0.0570755 [0/10][26/782]鉴别网络损失:0.924605 生成网络损失:1.37846真实数据判真比例:0.523798 假数据判真比例:0.152789/0.285395 [0/10][27/782]鉴别网络损失:1.43537 生成网络损失:3.81491真实数据判真比例:0.84414 假数据判真比例:0.673127/0.0397535 [0/10][28/782]鉴别网络损失:1.71822 生成网络损失:1.36344真实数据判真比例:0.403084 假数据判真比例:0.233184/0.348159 [0/10][29/782]鉴别网络损失:2.11551 生成网络损失:1.20764真实数据判真比例:0.53505 假数据判真比例:0.635593/0.360097 [0/10][30/782]鉴别网络损失:1.48324 生成网络损失:1.81534真实数据判真比例:0.602026 假数据判真比例:0.534415/0.215368 [0/10][31/782]鉴别网络损失:1.81678 生成网络损失:1.18555真实数据判真比例:0.410039 假数据判真比例:0.432982/0.334399 [0/10][32/782]鉴别网络损失:1.41714 生成网络损失:1.23508真实数据判真比例:0.529384 假数据判真比例:0.463802/0.343942 [0/10][33/782]鉴别网络损失:1.22273 生成网络损失:2.57683真实数据判真比例:0.637229 假数据判真比例:0.4625/0.104282 [0/10][34/782]鉴别网络损失:0.990732 生成网络损失:1.85958真实数据判真比例:0.576604 假数据判真比例:0.260996/0.204599 [0/10][35/782]鉴别网络损失:1.0348 生成网络损失:3.84833真实数据判真比例:0.755734 假数据判真比例:0.458243/0.0563116 [0/10][36/782]鉴别网络损失:1.39837 生成网络损失:1.43921真实数据判真比例:0.469003 假数据判真比例:0.31238/0.303211 [0/10][37/782]鉴别网络损失:2.08223 生成网络损失:3.72054真实数据判真比例:0.754641 假数据判真比例:0.734976/0.035475 [0/10][38/782]鉴别网络损失:2.64533 生成网络损失:0.478257真实数据判真比例:0.110527 假数据判真比例:0.118361/0.658643 [0/10][39/782]鉴别网络损失:1.96516 生成网络损失:1.01557真实数据判真比例:0.643686 假数据判真比例:0.687603/0.413534 [0/10][40/782]鉴别网络损失:1.39704 生成网络损失:2.39838真实数据判真比例:0.633075 假数据判真比例:0.537547/0.123168 [0/10][41/782]鉴别网络损失:1.28767 生成网络损失:1.23841真实数据判真比例:0.39736 假数据判真比例:0.190537/0.336743 [0/10][42/782]鉴别网络损失:1.16088 生成网络损失:1.41281真实数据判真比例:0.678331 假数据判真比例:0.456968/0.289978 [0/10][43/782]鉴别网络损失:1.11313 生成网络损失:1.83839真实数据判真比例:0.657805 假数据判真比例:0.430798/0.193552 [0/10][44/782]鉴别网络损失:0.977546 生成网络损失:1.46699真实数据判真比例:0.582117 假数据判真比例:0.300032/0.275894 [0/10][45/782]鉴别网络损失:1.0192 生成网络损失:1.75161真实数据判真比例:0.671396 假数据判真比例:0.402045/0.193876 [0/10][46/782]鉴别网络损失:0.854726 生成网络损失:1.35738真实数据判真比例:0.617773 假数据判真比例:0.281822/0.276112 [0/10][47/782]鉴别网络损失:0.773885 生成网络损失:2.10194真实数据判真比例:0.757103 假数据判真比例:0.363184/0.140582 [0/10][48/782]鉴别网络损失:0.758826 生成网络损失:2.07585真实数据判真比例:0.689922 假数据判真比例:0.285022/0.143589 [0/10][49/782]鉴别网络损失:0.825361 生成网络损失:2.83303真实数据判真比例:0.735244 假数据判真比例:0.362329/0.0846947 [0/10][50/782]鉴别网络损失:1.18761 生成网络损失:2.88018真实数据判真比例:0.575449 假数据判真比例:0.37342/0.0724784 [0/10][51/782]鉴别网络损失:1.47305 生成网络损失:2.3067真实数据判真比例:0.504976 假数据判真比例:0.450311/0.136277 [0/10][52/782]鉴别网络损失:1.47288 生成网络损失:2.3675真实数据判真比例:0.482274 假数据判真比例:0.410942/0.127595 [0/10][53/782]鉴别网络损失:1.42608 生成网络损失:2.47339真实数据判真比例:0.516815 假数据判真比例:0.348662/0.144738 [0/10][54/782]鉴别网络损失:0.913705 生成网络损失:2.38401真实数据判真比例:0.66482 假数据判真比例:0.313701/0.151562 [0/10][55/782]鉴别网络损失:0.920827 生成网络损失:4.79571真实数据判真比例:0.780684 假数据判真比例:0.405881/0.0173019 [0/10][56/782]鉴别网络损失:1.40372 生成网络损失:0.843819真实数据判真比例:0.423413 假数据判真比例:0.054009/0.492285 [0/10][57/782]鉴别网络损失:1.73911 生成网络损失:4.12239真实数据判真比例:0.934286 假数据判真比例:0.715412/0.0235131 [0/10][58/782]鉴别网络损失:1.37052 生成网络损失:1.40143真实数据判真比例:0.407796 假数据判真比例:0.199068/0.336389 [0/10][59/782]鉴别网络损失:2.27593 生成网络损失:1.99743真实数据判真比例:0.630389 假数据判真比例:0.76001/0.146191 [0/10][60/782]鉴别网络损失:1.68329 生成网络损失:0.98174真实数据判真比例:0.305952 假数据判真比例:0.299548/0.437282 [0/10][61/782]鉴别网络损失:1.51974 生成网络损失:1.10674真实数据判真比例:0.643938 假数据判真比例:0.579857/0.382679 [0/10][62/782]鉴别网络损失:1.13709 生成网络损失:1.6254真实数据判真比例:0.687005 假数据判真比例:0.448525/0.234118 [0/10][63/782]鉴别网络损失:1.12808 生成网络损失:1.31257真实数据判真比例:0.551983 假数据判真比例:0.305722/0.321788 [0/10][64/782]鉴别网络损失:0.985891 生成网络损失:1.50557真实数据判真比例:0.72875 假数据判真比例:0.395046/0.282089 [0/10][65/782]鉴别网络损失:0.773327 生成网络损失:2.42726真实数据判真比例:0.859626 假数据判真比例:0.402563/0.121699 [0/10][66/782]鉴别网络损失:0.901471 生成网络损失:1.72984真实数据判真比例:0.604257 假数据判真比例:0.174409/0.223812 [0/10][67/782]鉴别网络损失:0.691962 生成网络损失:2.21473真实数据判真比例:0.828496 假数据判真比例:0.338864/0.153986 [0/10][68/782]鉴别网络损失:0.802108 生成网络损失:2.95519真实数据判真比例:0.80438 假数据判真比例:0.344699/0.07693 [0/10][69/782]鉴别网络损失:0.818458 生成网络损失:2.24964真实数据判真比例:0.655029 假数据判真比例:0.210521/0.157392 [0/10][70/782]鉴别网络损失:0.967734 生成网络损失:3.98907真实数据判真比例:0.84389 假数据判真比例:0.463666/0.057846 [0/10][71/782]鉴别网络损失:1.56183 生成网络损失:2.21472真实数据判真比例:0.455282 假数据判真比例:0.288824/0.144638 [0/10][72/782]鉴别网络损失:1.15994 生成网络损失:5.21796真实数据判真比例:0.742625 假数据判真比例:0.497302/0.00928598 [0/10][73/782]鉴别网络损失:2.25194 生成网络损失:0.347143真实数据判真比例:0.160992 假数据判真比例:0.0221749/0.735849 [0/10][74/782]鉴别网络损失:2.11958 生成网络损失:4.55512真实数据判真比例:0.96009 假数据判真比例:0.828006/0.0157837 [0/10][75/782]鉴别网络损失:1.13448 生成网络损失:1.99585真实数据判真比例:0.403259 假数据判真比例:0.0255071/0.228613 [0/10][76/782]鉴别网络损失:0.903798 生成网络损失:2.79809真实数据判真比例:0.834692 假数据判真比例:0.374886/0.0868083 [0/10][77/782]鉴别网络损失:0.660657 生成网络损失:2.32667真实数据判真比例:0.683658 假数据判真比例:0.151952/0.121283 [0/10][78/782]鉴别网络损失:0.626017 生成网络损失:2.9119真实数据判真比例:0.828538 假数据判真比例:0.315944/0.0689281 [0/10][79/782]鉴别网络损失:0.932445 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