PyTorch 超参数定义：训练语音生成模型

该代码示例展示了如何使用 PyTorch 定义用于训练语音生成模型的超参数。

import torch

class hparams():
    def __init__(self):
        self.train_scp = 'scp/train_segan.scp'

        self.fs = 16000
        self.win_len = 16384

        self.ref_batch_size = 400

        self.lr_G = 2e-4
        self.lr_D = 2e-4

        self.batch_size = 64
        self.n_epoch = 100

        self.size_z = (1024, 8)

        self.w_g_loss1 = 0.5
        self.w_g_loss2 = 2

        self.save_path = 'save'
        self.n_epoch = 90

        self.ref_batch_size = 128
        self.path_save = 'save'

超参数说明：

train_scp: 训练数据的路径
fs: 采样率
win_len: 窗口长度
ref_batch_size: 参考批次大小
lr_G: 生成器的学习率
lr_D: 判别器的学习率
batch_size: 批次大小
n_epoch: 训练轮次
size_z: 噪声向量的维度
w_g_loss1, w_g_loss2: 损失函数中各项的权重
save_path: 模型保存路径

注意：

这些超参数的具体值需要根据您的具体任务进行调整。