sytlengan2 代码解析

real_img = next(loader)
real_img = real_img.to(device)

#生成器设置为False，判别器设置为True
requires_grad(generator, False)
requires_grad(discriminator, True)

#生成噪声
noise = mixing_noise(args.batch, args.latent, args.mixing, device)

#得到输出fake_img
fake_img, _ = generator(noise)

#如果使用数据增强：对原始数据和fake 数据都进行增强
if args.augment:
real_img_aug, _ = augment(real_img, ada_aug_p)
fake_img, _ = augment(fake_img, ada_aug_p)

else:
real_img_aug = real_img

# 对假图像和真图像进行判别器
fake_pred = discriminator(fake_img)
real_pred = discriminator(real_img_aug)
d_loss = d_logistic_loss(real_pred, fake_pred)

loss_dict["d"] = d_loss
loss_dict["real_score"] = real_pred.mean()
loss_dict["fake_score"] = fake_pred.mean()

discriminator.zero_grad()
d_loss.backward()
d_optim.step()

if args.augment and args.augment_p == 0:
ada_aug_p = ada_augment.tune(real_pred)
r_t_stat = ada_augment.r_t_stat

d_regularize = i % args.d_reg_every == 0

if d_regularize:
real_img.requires_grad = True

if args.augment:
real_img_aug, _ = augment(real_img, ada_aug_p)

else:
real_img_aug = real_img

real_pred = discriminator(real_img_aug)
r1_loss = d_r1_loss(real_pred, real_img)

discriminator.zero_grad()
(args.r1 / 2 * r1_loss * args.d_reg_every + 0 * real_pred[0]).backward()

d_optim.step()

loss_dict["r1"] = r1_loss

#生成器设置为True，判别器设置为False
requires_grad(generator, True)
requires_grad(discriminator, False)

noise = mixing_noise(args.batch, args.latent, args.mixing, device)
fake_img, _ = generator(noise)

if args.augment:
fake_img, _ = augment(fake_img, ada_aug_p)

fake_pred = discriminator(fake_img)
#对结果计算非饱和损失函数计算
g_loss = g_nonsaturating_loss(fake_pred)

loss_dict["g"] = g_loss

generator.zero_grad()
g_loss.backward()
g_optim.step()

g_regularize = i % args.g_reg_every == 0

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