如何在PyTorch中进行模型无监督学习

在PyTorch中进行模型无监督学习通常涉及训练一个自编码器或生成对抗网络（GAN）等模型。下面是一个简单的示例，展示如何使用PyTorch训练一个简单的自编码器：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

# 定义一个简单的自编码器模型
class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Autoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU()
        )
        
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 784),
            nn.Sigmoid()
        )
    
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

# 加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型和优化器
model = Autoencoder()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_loader:
        img, _ = data
        img = img.view(img.size(0), -1)
        
        optimizer.zero_grad()
        recon = model(img)
        loss = criterion(recon, img)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}')

# 使用训练好的模型重建输入图像
test_img, _ = next(iter(train_loader))
test_img = test_img.view(test_img.size(0), -1)
output_img = model(test_img)

在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的自编码器模型，然后加载了MNIST数据集并初始化了模型和优化器。接下来，我们训练模型并输出每个epoch的损失值。最后，我们使用训练好的模型对输入图像进行重建。你可以根据自己的需求和数据集来调整模型结构和超参数，以获得更好的无监督学习效果。