这是关于对抗生成网络的代码，但是只能用cpu执行，我试了好多种方法都改不成GPU，有人可以解答一下吗？
#主程序文件，用于训练模型
import argparse
import os
import numpy as np
import math
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
# import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, models, transforms
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from tools.my_dataset import myDataset
import torch
os.makedirs("train_images", exist_ok=True)
os.makedirs("save_Model", exist_ok=True)
PATH='E:\GAN'
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--n_epochs", type=int, default=100, help="number of epochs of training")
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of the batches")
parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.0002, help="adam: learning rate")
parser.add_argument("--b1", type=float, default=0.5, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--b2", type=float, default=0.999, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=4, help="number of cpu threads to use during batch generation")
parser.add_argument("--latent_dim", type=int, default=100, help="dimensionality of the latent space")
parser.add_argument("--img_size", type=int, default=128, help="size of each train_images dimension")
parser.add_argument("--channels", type=int, default=3, help="number of train_images channels")
parser.add_argument("--sample_interval", type=int, default=400, help="interval betwen train_images samples")
opt = parser.parse_args()
print(opt)
img_shape = (opt.channels, opt.img_size, opt.img_size)
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
def block(in_feat, out_feat, normalize=True):
layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)]
if normalize:
layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8))
layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))
return layers
self.model = nn.Sequential(
*block(opt.latent_dim, 128, normalize=False),
*block(128, 256),
*block(256, 512),
*block(512, 1024),
nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))),
nn.Tanh()
)
def forward(self, z):
img = self.model(z)
img = img.view(img.size(0), *img_shape)
return img
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(int(np.prod(img_shape)), 512),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Linear(512, 256),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Linear(256, 1),
nn.Sigmoid(),
)
def forward(self, img):
img_flat = img.view(img.size(0), -1)
validity = self.model(img_flat)
return validity
# 损失函数
adversarial_loss = torch.nn.BCELoss()
#定义生成器和判别器
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()
dataset = r'E:\GAN'
train_data_directory = os.path.join(dataset, 'train_data')
image_transforms = {
'train_data': transforms.Compose([
transforms.Resize([opt.img_size,opt.img_size]),
transforms.ToTensor(),
])
}
data = {
'train_data': myDataset(data_dir=train_data_directory,
transform=image_transforms['train_data'])
}
dataloader = DataLoader(data['train_data'], batch_size=opt.batch_size, shuffle=True)
train_data_data_size = len(data['train_data'])
print('train_size: {:4d} '.format(train_data_data_size))
# Optimizers
optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))
optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))
Tensor = torch.FloatTensor
# ----------
# 开始训练
# ----------
ans=0
for epoch in range(opt.n_epochs):
# for i, (imgs, _) in enumerate(dataloader):
for i, imgs in enumerate(dataloader):
#真实图像来自于train_data
# Adversarial ground truths
valid = Variable(Tensor(imgs.size(0), 1).fill_(1.0), requires_grad=False)
fake = Variable(Tensor(imgs.size(0), 1).fill_(0.0), requires_grad=False)
# 真实图像
real_imgs = Variable(imgs.type(Tensor))
# -----------------
# 训练生成器
# -----------------
optimizer_G.zero_grad()
# 噪声输入
z = Variable(Tensor(np.random.normal(0, 3, (imgs.shape[0], opt.latent_dim))))
# 生成图像
gen_imgs = generator(z)
# 计算G_损失
aa = discriminator(gen_imgs)
g_loss = adversarial_loss(aa, valid)
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
# ---------------------
# 训练判别器
# ---------------------
optimizer_D.zero_grad()
# 测量判别器检测假图像的能力
bb = discriminator(real_imgs)
real_loss = adversarial_loss(bb, valid)
# 此处需要注意，detach()是为了截断梯度流，不计算生成网络的损失，
# 因为d_loss包含了fake_loss，回传的时候如果不做处理，默认会计算generator的梯度，
# 而这里只需要计算判别网络的梯度，更新其权重值，生成网络保持不变即可。
fake_loss = adversarial_loss(discriminator(gen_imgs.detach()), fake)
d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
d_loss.backward()
optimizer_D.step()
print(
"[Epoch %d/%d] [Batch %d/%d] [D loss: %f] [G loss: %f]"
% (epoch, opt.n_epochs, i, len(dataloader), d_loss.item(), g_loss.item())
)
batches_done = epoch * len(dataloader) + i
if batches_done % 4000 == 0:
save_image(gen_imgs.data[:25], "E:\GAN\\train_images\%d.png" % batches_done, nrow=5, normalize=True)
#保存模型
ans+=1
torch.save(generator, './save_Model/generator%d.pth' %ans)
采用chatgpt：
这段代码的问题在于没有将模型和数据移动到GPU上进行计算。要将代码修改为在GPU上执行，你需要执行以下步骤：
1、检查你的计算设备是否支持CUDA。在代码开头，你已经设置了os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'，这将使用设备索引为0的GPU。确保你的系统中至少有一个可用的GPU。
2、将模型和数据移动到GPU上。在代码中，你需要使用.to(device)将模型和数据转移到GPU上，其中device是通过torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')定义的。
以下是修改后的代码片段，展示了如何将模型和数据移动到GPU上：
...
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print("Using device:", device)
...
# 定义生成器和判别器
generator = Generator().to(device)
discriminator = Discriminator().to(device)
...
# 损失函数
adversarial_loss = torch.nn.BCELoss().to(device)
...
# 开始训练
for epoch in range(opt.n_epochs):
for i, imgs in enumerate(dataloader):
...
# 真实图像
real_imgs = Variable(imgs.type(Tensor)).to(device)
# ...
# 生成图像
gen_imgs = generator(z).to(device)
# ...
# 计算G_损失
aa = discriminator(gen_imgs)
g_loss = adversarial_loss(aa, valid)
...
# 测量判别器检测假图像的能力
bb = discriminator(real_imgs)
real_loss = adversarial_loss(bb, valid)
# ...
# 此处省略其他代码
...
通过这些修改，你应该能够在GPU上执行代码。确保你的系统配置正确，有足够的GPU内存来处理模型和数据。
将代码修改为使用 GPU。以下是修改后的代码段，以将模型和输入数据放到 GPU 上：
# 先检查是否有可用的 CUDA（GPU）
cuda_available = torch.cuda.is_available()
# 在定义生成器和判别器之后，将模型移动到 GPU：
if cuda_available:
generator = generator.cuda()
discriminator = discriminator.cuda()
adversarial_loss = adversarial_loss.cuda()
# 然后，为模型提供输入数据时，要确保数据也在同一设备（GPU）上：
# valid = Variable(Tensor(imgs.size(0), 1).fill_(1.0), requires_grad=False)
# fake = Variable(Tensor(imgs.size(0), 1).fill_(0.0), requires_grad=False)
# real_imgs = Variable(imgs.type(Tensor))
# 你要做的是：
if cuda_available:
valid = valid.cuda()
fake = fake.cuda()
real_imgs = real_imgs.cuda()
# 噪声输入
# z = Variable(Tensor(np.random.normal(0, 3, (imgs.shape[0], opt.latent_dim))))
# 要修改为：
z = torch.randn((imgs.shape[0], opt.latent_dim))
if cuda_available:
z = z.cuda()
# 最后，将 Tensor 类型修改为适当的类型。如果在 GPU 上，那么 Tensor 应该是 torch.cuda.FloatTensor。如果在 CPU 上，那么应该是 torch.FloatTensor。
# 所以做以下修改：
Tensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda_available else torch.FloatTensor
现在，代码应该可以在有 CUDA 支持的 GPU 上运行了。
还有一点需要注意，用 .cuda() 和 .cpu() 将模型或数据从 GPU 移到 CPU，或从 CPU 移到 GPU，会返回一个新的副本，而原来的模型或数据保持不变。因此，需要确保在其他代码部分中也使用这些新的变量。
pytorch的话，首先先检查一下GPU能否使用。
cuda_available = torch.cuda.is_available()
然后把CPU函数全部改成GPU函数。
.cpu() -> .cuda()