Detach (1) 썸네일형 리스트형 PyTorch로 GAN을 만들 때 detach()를 사용하는 이유 GAN을 구현할 때 netD(fake.detach())를 산다. 왜 이렇게 구현하는 것일까? ## 가짜 데이터들로 학습을 합니다 # 생성자에 사용할 잠재공간 벡터를 생성합니다 noise = torch.randn(b_size, nz, 1, 1, device=device) # G를 이용해 가짜 이미지를 생성합니다 fake = netG(noise) label.fill_(fake_label) # D를 이용해 데이터의 진위를 판별합니다 output = netD(fake.detach()).view(-1) # D의 손실값을 계산합니다 errD_fake = criterion(output, label) # 역전파를 통해 변화도를 계산합니다. 이때 앞서 구한 변화도에 더합니다(accumulate) errD_fake.bac.. 이전 1 다음
