在GAN上实现Multi-View

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遇到的坑

网络的组合

用列表的数据结构，存储Module。

使用 Python 的 list 添加的全连接层和它们的 parameters 并没有自动注册到我们的网络中。

解决方案：如果想要继承了nn.Module的网络组合多个子网络，需要通过nn.Sequential, nn.ModuleList等对网络参数进行注册。

计算Loss的两个Tensor形状不一致

由于通过网络经过各种矩阵相乘，最后得到的结果是一个二维的Tensor。自己定义的real_label是一个一维的Tensor。torch.Size([256]) 不等于 torch.Size([256, 1]).

1
g_loss = self.losser.get_loss(d_fake, real_label)

解决方案：在网络D最后的输出使用.squeeze()对维度值为1的维度进行挤压。

注意

对在每个View上的数据，使用list或tuple的数据结构进行存储，不必再转到Tensor上。

使用Processor再训练(train)过程中对数据进行处理，虽然可能会影响效率，但是是最方便的实现方法，在Pytorch的DataLoader只能返回Batch_size的数据，无法再加一个维度，保存View。

Reference

https://discuss.pytorch.org/t/when-should-i-use-nn-modulelist-and-when-should-i-use-nn-sequential/5463