pytorch实现dcgan_加载pytorch格式的dcgan已训练网络并测试

加载pytorch格式的dcgan已训练网络并测试

加载pytorch格式的dcgan已训练网络并测试

建立的dcgan网络通过之后可以得到生成网络netG.pkl文件和鉴别网络netD.pkl文件，加载这些网络输入参数即可得到结果。这里显示了生成网络的加载及测试。同时也调用了网络结构显示的库，以pdf的形式显示所加载的网络的具体结构。

'''

Created on 2020年10月27日

@author: afeng

'''

import torch

import torchvision.utils as vutils

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

from torchviz import make_dot

from dcgan_facies_model import Generator

from tensorflow.python.keras.layers import noise

def loadModel(fileName):

trained_netG=torch.load(fileName)

#print(trained_netG)

return trained_netG

def testTrainNetG(filename):

loaded_netG = loadModel(filename)

#print(loaded_netG)

b_size=64

nz=100

device=torch.device('cuda:0')

noise = torch.randn(b_size, nz, 1, 1, device=device)

pred = loaded_netG(noise)

print(pred.shape)

#plt.imshow(np.transpose(vutils.make_grid(pred.to(device)[:64], padding=5, normalize=True).cpu().detach().numpy(),(1,2,0)))

plt.imshow(np.transpose(vutils.make_grid(pred[0].to(device)[:64], padding=5, normalize=True).cpu().detach().numpy(),(1,2,0)))

plt.show()

#saveNet2PDFFile(loaded_netG, noise)

def saveNet2PDFFile(loaded_netG, noise):

#plot the net model as pdf file

net_plot = make_dot(loaded_netG(noise), params=dict(loaded_netG.named_parameters()))

#net_plot = make_dot(loaded_netG(noise))

net_plot.view("loaded_net")

if __name__ == '__main__':

filename='trained_netG.pkl'

testTrainNetG(filename)

pass

下图展示了所加载网络的结构

netG网络的输出结果不再展示，和mnist的手写图像差不多。

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