• GAN生成对抗网络-GAN原理与基本实现-入门实例02


    什么是GAN

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    实现代码

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras import layers
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    import numpy as np
    import glob
    import os
    
    # 显存自适应分配
    gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
    for gpu in gpus:
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)
    
    gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()
    print("tf version:", tf.__version__)
    print("use GPU", gpu_ok) # 判断是否使用gpu进行训练
    
    # 手写数据集
    (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    

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    train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0],28,28,1).astype("float32")
    

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    # 归一化
    train_images = (train_images-127.5)/127.5
    
    BATCH_SIZE = 256
    BUFFER_SIZE = 60000
    
    # 创建数据集
    datasets = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images)
    
    # 乱序
    datasets = datasets.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
    

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    编写模型

    # 生成器模型
    def generator_model():
        model = keras.Sequential() # 顺序模型
        model.add(layers.Dense(256,input_shape=(100,),use_bias=False)) # 输出256个单元,随机数输入数据形状长度100的向量
        model.add(layers.BatchNormalization()) 
        model.add(layers.LeakyReLU())# LeakyReLU()激活
        
        model.add(layers.Dense(512,use_bias=False))
        model.add(layers.BatchNormalization())
        model.add(layers.LeakyReLU())# 激活
        
        model.add(layers.Dense(28*28*1,use_bias=False,activation="tanh")) # 输出28*28*1形状 使用tanh激活得到-1 到1 的值
        model.add(layers.BatchNormalization())
        
        model.add(layers.Reshape((28,28,1))) # reshape成28*28*1的形状
        return model
    
    # 判别模型
    def discriminator_model():
        model = keras.Sequential()
        model.add(layers.Flatten())
        
        model.add(layers.Dense(512,use_bias=False))
        model.add(layers.BatchNormalization())
        model.add(layers.LeakyReLU())# 激活
        
        model.add(layers.Dense(256,use_bias=False))
        model.add(layers.BatchNormalization())
        model.add(layers.LeakyReLU())# 激活
        
        model.add(layers.Dense(1))
        return model
    
    # 编写loss    binary_crossentropy(对数损失函数)即 log loss,与 sigmoid 相对应的损失函数,针对于二分类问题。
    cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
    
    # 辨别器loss
    def discriminator_loss(real_out,fake_out):
        read_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_out),real_out) # 使用binary_crossentropy 对真实图片判别为1
        fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_out),fake_out) # 生成的图片 判别为0
        return read_loss + fake_loss
    
    # 生成器loss
    def generator_loss(fake_out):
        return cross_entropy(tf.ones_like(fake_out),fake_out) # 希望对生成的图片返回为1
    
    # 优化器
    generator_opt = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) # 学习速率1e-4   0.0001
    discriminator_opt = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
    
    EPOCHS = 100 # 训练步数
    noise_dim = 100 
    
    num_exp_to_generate = 16
    
    seed = tf.random.normal([num_exp_to_generate,noise_dim]) # 16,100 # 生成16个样本,长度为100的随机数
    
    generator = generator_model()
    
    discriminator = discriminator_model()
    
    # 训练一个epoch
    def train_step(images):
        noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE,noise_dim])
        
        with tf.GradientTape() as gen_tape,tf.GradientTape() as disc_tape: # 梯度
            real_out = discriminator(images,training=True)
            
            gen_image = generator(noise,training=True)
            
            fake_out = discriminator(gen_image,training=True)
            
            gen_loss = generator_loss(fake_out)
            disc_loss = discriminator_loss(real_out,fake_out)
            
        gradient_gen = gen_tape.gradient(gen_loss,generator.trainable_variables)
        gradient_disc = disc_tape.gradient(disc_loss,discriminator.trainable_variables)
        generator_opt.apply_gradients(zip(gradient_gen,generator.trainable_variables))
        discriminator_opt.apply_gradients(zip(gradient_disc,discriminator.trainable_variables))
    
    def genrate_plot_image(gen_model,test_noise):
        pre_images = gen_model(test_noise,training=False)
        fig = plt.figure(figsize=(4,4))
        for i in range(pre_images.shape[0]):
            plt.subplot(4,4,i+1)
            plt.imshow((pre_images[i,:,:,0]+1)/2,cmap="gray")
            plt.axis("off")
        plt.show()
    
    def train(dataset,epochs):
        for epoch in range(epochs):
            for image_batch in dataset:
                train_step(image_batch)
                print(".",end="")
            genrate_plot_image(generator,seed)
    
    # 训练模型
    train(datasets,EPOCHS)
    

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