VGG Loss的Pytorch实现

代码引自：https://github.com/bryandlee/stylegan2-encoder-pytorch/blob/master/train_encoder.py

class VGGLoss(nn.Module):def __init__(self, device, n_layers=5):super().__init__()feature_layers = (2, 7, 12, 21, 30)self.weights = (1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0)  vgg = torchvision.models.vgg19(pretrained=True).featuresself.layers = nn.ModuleList()prev_layer = 0for next_layer in feature_layers[:n_layers]:layers = nn.Sequential()for layer in range(prev_layer, next_layer):layers.add_module(str(layer), vgg[layer])self.layers.append(layers.to(device))prev_layer = next_layerfor param in self.parameters():param.requires_grad = Falseself.criterion = nn.L1Loss().to(device)def forward(self, source, target):loss = 0 for layer, weight in zip(self.layers, self.weights):source = layer(source)with torch.no_grad():target = layer(target)loss += weight*self.criterion(source, target)return loss

VGG Loss在GAN里面用的比较多，做风格迁移之类的，可以用来比较两张图像感官上的差距。具体来说的话其实就是将两张图像送入预训练的VGG19网络中提取各层特征，然后对比各层特征之间的差异(使用L1Loss)。所涉及到的一个关键参数为各层特征的权重，这个会对训练效果会有比较大的影响。

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