GAN CycleGAN學習 流程講解

本部落格講解****：官方原始碼：官方原始碼和本部落格講解**思路一致，本篇部落格主要講解整個流程。

但如果研究的話，推薦研究官方原始碼，其實也比較簡單。

loss函式：

loss 函式：

loss函式：

loss_d_b = (loss_real + loss_fake) / 2

**：

# -----------------------

#  train discriminator b
# -----------------------
optimizer_d_b.zero_grad()
# real loss
loss_real = criterion_gan(d_b(real_b), valid)
# fake loss (on batch of previously generated samples)
fake_b_ = fake_b_buffer.push_and_pop(fake_b)
loss_fake = criterion_gan(d_b(fake_b_.detach()), fake)
# total loss
loss_d_b = (loss_real + loss_fake) / 2
loss_d_b.backward()
optimizer_d_b.step()
loss_d = (loss_d_a + loss_d_b) / 2

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