本文整理汇总了Python中reader.Reader.feed方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Reader.feed方法的具体用法？Python Reader.feed怎么用？Python Reader.feed使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类reader.Reader的用法示例。
在下文中一共展示了Reader.feed方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: model
# 需要导入模块: from reader import Reader [as 别名]
# 或者: from reader.Reader import feed [as 别名]
def model(self):
X_reader = Reader(self.X_train_file, name='X',
image_size=self.image_size, batch_size=self.batch_size)
Y_reader = Reader(self.Y_train_file, name='Y',
image_size=self.image_size, batch_size=self.batch_size)
x = X_reader.feed()
y = Y_reader.feed()
cycle_loss = self.cycle_consistency_loss(self.G, self.F, x, y)
# X -> Y
fake_y = self.G(x)
G_gan_loss = self.generator_loss(self.D_Y, fake_y, use_lsgan=self.use_lsgan)
G_loss = G_gan_loss + cycle_loss
D_Y_loss = self.discriminator_loss(self.D_Y, y, self.fake_y, use_lsgan=self.use_lsgan)
# Y -> X
fake_x = self.F(y)
F_gan_loss = self.generator_loss(self.D_X, fake_x, use_lsgan=self.use_lsgan)
F_loss = F_gan_loss + cycle_loss
D_X_loss = self.discriminator_loss(self.D_X, x, self.fake_x, use_lsgan=self.use_lsgan)
# summary
tf.summary.histogram('D_Y/true', self.D_Y(y))
tf.summary.histogram('D_Y/fake', self.D_Y(self.G(x)))
tf.summary.histogram('D_X/true', self.D_X(x))
tf.summary.histogram('D_X/fake', self.D_X(self.F(y)))
tf.summary.scalar('loss/G', G_gan_loss)
tf.summary.scalar('loss/D_Y', D_Y_loss)
tf.summary.scalar('loss/F', F_gan_loss)
tf.summary.scalar('loss/D_X', D_X_loss)
tf.summary.scalar('loss/cycle', cycle_loss)
tf.summary.image('X/generated', utils.batch_convert2int(self.G(x)))
tf.summary.image('X/reconstruction', utils.batch_convert2int(self.F(self.G(x))))
tf.summary.image('Y/generated', utils.batch_convert2int(self.F(y)))
tf.summary.image('Y/reconstruction', utils.batch_convert2int(self.G(self.F(y))))
return G_loss, D_Y_loss, F_loss, D_X_loss, fake_y, fake_x