PyTorch与深度学习实战-教案 第5、6章 文本生成、 基于CycleGAN的图像风格转换.docx

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1、第5章文本生成教案课程名称：PyTOrCh与深度学习实战课程类别：必修适用专业：人工智能类相关专业总学时：64学时(其中理论26学时，实验38学时)总学分：4.0学分本章学时：14学时一、材料清单(1)PyTorch与深度学习实战教材。(2)配套PPT。(3)引导性提问。(4)探究性问题。(5)拓展性问题。二、教学目标与基本要求1 .教学目标本章主要实现基于1STM和Bi-1STM的文本生成，首先介绍案例的背景、分析目标和流程，然后进行文本预处理，设置配置项，生成训练数据，紧接着构建网络。接着需要训练网络，其中需要设置配置项，以及定义文本生成器进行文本生成。最后分析结果。2 .基本要求(1)

2、了解文本生成的背景及目标。(2)熟悉文本生成的具体流程。(3)掌握文本预处理的方法。(4)掌握搭建1STM网络的方法。(5)掌握训练1STM网络的方法。三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。(1)什么是文本生成？(2)文本生成有哪些种类？(3)要实现文本生成需要有哪些步骤？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

3、(1)为什么要做文本预处理？(2)如何构建文本生成网络？(3)训练网络需要设置哪些参数？都有什么效果？3 .拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。(1)如何改进让模型生成的文本更像是人类编写的？(2)还有哪些深度神经网络能用于文本生成？(3)如何实现从语音生成文本?四、主要知识点、重点与难点1 .主要知识点(1)文本生成的背景。(2)分析目标与流程。(3)文本预处理。(4)构建网络。(5)训练网络。(6)结果分析。2.重点(1)分析目标与流程。(2)文本预处理。(

4、3)构建网络。(4)训练网络。(5)结果分析。3.难点(1)文本预处理。(2)构建网络。(3)训练网络。五、教学过程设计1.理论教学过程(1)文本生成的背景。(2)分析目标与流程。(3)文本预处理。(4)构建网络。(5)训练网络。(6)结果分析。2.实验教学过程(1)文本数据处理。(2)创建字典。(3)序列生成。(4)定义文本生成类的构造方法。(5)权重初始化。(6)构建网络。(7)设置配置项。(8)执行训练。(9)文本生成器。(Io)结果分析。六、教材与参考资料1 .教材刘双星，张良均.PyTOrCh与深度学习实战M.北京：人民邮电出版社.2023.2 .参考资料1崔炜，张良均.Tensor

5、F1ow2深度学习实战M.北京：人民邮电出版社.2023.2彭小红，张良均.深度学习与计算机视觉实战M.北京：人民邮电出版社.2023.3弗朗索瓦肖莱，张亮等.PythOn深度学习M.人民邮电出版社.2018.第6章基于Cyc1eGAN的图像风格转换教案课程名称：PyTOrCh与深度学习实战课程类别：必修适用专业：人工智能类相关专业总学时：64学时(其中理论26学时，实验38学时)总学分：4.0学分本章学时：14学时七、材料清单(6)PyTorch与深度学习实战教材。(7)配套PPT。(8)引导性提问。(9)探究性问题。(10)拓展性问题。八、教学目标与基本要求3 .教学目标本章主要实现基于C

6、yCIeGAN的图像风格转换。在读取数据之后，定义残差网络、生成器、判别器和缓存队列的函数。然后对网络中的生成器与判别器进行训练。最后对网络训练过程中某几个周期的输出进行分析。4 .基本要求(6) 了解图像风格转换的背景。(7)熟悉图像风格转换的步骤与流程。(8)熟悉CyC1eGAN的网络结构与搭建步骤。(9)掌握Cyc1eGAN网络的训练方法。九、问题1 .引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。(4)图像风格转换主要做些什么？(5)目前生活中有哪些地方应用了图像风格转换？2 .

7、探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。(4)为什么要加入残差网络？(5)缓存队列有什么作用？3 .拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。(4)还有哪些深度神经网络适合用于图像风格转换？(5)如何改进图像的转换效果？十、主要知识点、重点与难点4 .主要知识点(7)图像风格转换的背景。(8)分析目标与流程。(9)数

8、据准备。(10)构建网络。(11)训练网络。(12)结果分析。5 .重点(6)分析目标与流程。(7)数据准备。(8)构建网络。(9)训练网络。(10)结果分析。6 .难点(4)数据准备。(5)构建网络。(6)训练网络。一、教学过程设计7 .理论教学过程(7)图像风格转换的背景。(8)分析目标与流程。(9)数据准备。(10)构建网络。(11)训练网络。(12)结果分析。8 .实验教学过程(11)数据准备。(12)构建残差网络b1ock。(13)构建生成器Generator。(14) 构建判别器Discriminator。(15)设置缓存队列Rep1ayBuffero(16)训练网络。(17)结果分析。十二、教材与参考资料1 .教材刘双星，张良均.PyTorCh与深度学习实战M.北京：人民邮电出版社.2023.2 .参考资料1崔炜，张良均.TensorF1ow2深度学习实战M.北京：人民邮电出版社.2023.2彭小红，张良均.深度学习与计算机视觉实战M.北京：人民邮电出版社.2023.3弗朗索瓦肖莱，张亮等.PythOn深度学习M.人民邮电出版社.2018.