好的，假设我们有带有非离散标签（例如亮度或大小或其他东西）的标记良好的图像，我们希望根据它生成图像。如果使用离散标签完成，则可以这样做：

def forward(self, inputs, label):
    self.batch = inputs.size(0)
    h = self.res1(inputs)
    h = self.attn(h)

        ...

    h = self.res5(h)
    h = torch.sum((F.leaky_relu(h,0.2)).view(self.batch,-1,4*4), dim=2)
    outputs = self.fc(h)

    if label is not None:
        embed = self.embedding(label)
        outputs += torch.sum(embed*h,dim=1,keepdim=True)

嵌入可以匹配任何要添加到隐藏层的形状，并将嵌入与潜在相加，这迫使鉴别器识别它正在鉴别的类，以便对鉴别做出更好的判断。这很酷，但这种方法使用的是离散方法嵌入。连续标签怎么样？除了一些半监督方法外，我真的找不到这样做的方法，而我有确切的标签。有人可以帮助我吗？