CycleGAN 源码分析

CycleGAN 是一种用于图像转换的深度学习模型，它能够将一种类型的图像转换为另一种类型。以下是对 CycleGAN 源码的简要分析。

模型结构

CycleGAN 的模型结构主要由以下几部分组成：

以下是 CycleGAN 源码的一些关键部分：

Generator G 通常由卷积神经网络（CNN）组成，其目的是将输入图像转换为另一种类型的图像。以下是一个简单的 Generator G 的代码示例：

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc, output_nc):
        super(Generator, self).__init__()
        # ... (卷积层和激活函数等)

Discriminator D 也是一个 CNN，其目的是判断输入图像是否为真实图像。以下是一个简单的 Discriminator D 的代码示例：

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # ... (卷积层和激活函数等)

Cycle Consistency Loss 用于确保转换后的图像能够通过 G 和 D 的循环转换回到原始图像。以下是一个简单的 Cycle Consistency Loss 的代码示例：

def cycle_consistency_loss(real_img, fake_img):
    # ... (计算循环一致性损失)

如果您想了解更多关于 CycleGAN 的信息，可以参考以下链接：