• GAN生成对抗网络-GAN原理与基本实现-去噪与卷积自编码器01


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    基本去噪自编码器

    import tensorflow as tf
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 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
    
    # 自编码器的数据相似性,使用手写数字集
    (x_train,y_train),(x_test,y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    

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    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1) #3维reshape成2维  -1的意思就是28*28
    

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    # 归一化
    x_train = tf.cast(x_train,tf.float32)/255
    x_test = tf.cast(x_test,tf.float32)/255
    
    # 增加噪声
    factor = 0.5 # 噪声系数
    
    # 在x_train的基础上增加噪声数据   点与点相加 保证 形状不变
    x_train_noise = x_train + factor*np.random.normal(size = x_train.shape)
    
    x_test_noise = x_test + factor*np.random.normal(size = x_test.shape)
    
    # 控制到0-1范围之间
    x_train_noise = np.clip(x_train_noise,0.,1.)
    x_test_noise = np.clip(x_test_noise,0.,1.)
    
    n = 10
    
    # 绘制增加噪声后的数据
    plt.figure(figsize=(10,2)) 
    for i in range(1,n): 
        ax = plt.subplot(1,n,i)
        plt.imshow(x_train_noise[i].reshape(28,28))
    

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    # 输入784 压缩到长度32的向量 在还原输出784
    input_size = 784
    hidden_size = 32
    output_size = 784
    
    # 创建输入
    input = tf.keras.layers.Input(shape=(input_size,)) # 输入的形状
    # encode 编码
    en = tf.keras.layers.Dense(hidden_size,activation="relu")(input) # 对输入形状进行编码为32长度向量
    # decode 解码
    de = tf.keras.layers.Dense(output_size,activation="sigmoid")(en) # 还原
    # 创建模型
    model = tf.keras.Model(inputs=input,outputs=de) 
    
    model.summary()
    

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    # 编译
    model.compile(
        optimizer="adam",
        loss="mse"
    )
    
    # 训练
    model.fit(x_train_noise,x_train, # 输入的是带噪声的图片 目标数据是原图
              epochs=50, # 训练步数
              batch_size = 256, # 每次训练256个数据
              shuffle=True, # 乱序
              validation_data=(x_test_noise,x_test)
             )
    

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    # 使用
    encode = tf.keras.Model(inputs=input,outputs=en) # 获取编码器
    
    input_de = tf.keras.layers.Input(shape=(hidden_size,))
    output_de = model.layers[-1](input_de)#从模型最后一层 0x262423e1940 调用input_de
    
    decode = tf.keras.Model(inputs=input_de,outputs=output_de)
    
    # 使用test进行测试
    encode_test = encode(x_test_noise) # 使用encode去调用x_test_noise 得到编码后的test数据
    

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    decode_test = decode.predict(encode_test) # 使用decode去调用test 得到解码后的test数据
    

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    x_test_noise = x_test.numpy() # 转换成numpy格式
    
    # 绘图 10张图片
    n = 10
    
    plt.figure(figsize=(20,4)) # 画布长20宽4
    for i in range(1,n): # 循环从1画到n
        ax = plt.subplot(2,n,i) # 绘制此图,2行 n列 的第i张图片
        plt.imshow(x_test_noise[i].reshape(28,28)) # 绘制第i张图片 reshape 成28*28的图片格式
        ax = plt.subplot(2,n,i + n) # 绘制对应的图片 2行 n列 n+1个
        plt.imshow(decode_test[i].reshape(28,28))
    

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    卷积去噪自编码器

    import tensorflow as tf
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 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
    
    # 自编码器的数据相似性,使用手写数字集
    (x_train,y_train),(x_test,y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    

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    x_train = np.expand_dims(x_train,-1)
    x_test = np.expand_dims(x_test,-1) #3维变四维
    

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    # 归一化
    x_train = tf.cast(x_train,tf.float32)/255
    x_test = tf.cast(x_test,tf.float32)/255
    
    # 增加噪声
    factor = 0.5 # 噪声系数
    
    # 在x_train的基础上增加噪声数据   点与点相加 保证 形状不变
    x_train_noise = x_train + factor*np.random.normal(size = x_train.shape)
    
    x_test_noise = x_test + factor*np.random.normal(size = x_test.shape)
    
    # 控制到0-1范围之间
    x_train_noise = np.clip(x_train_noise,0.,1.)
    x_test_noise = np.clip(x_test_noise,0.,1.)
    
    n = 10
    
    # 绘制增加噪声后的数据
    plt.figure(figsize=(10,2)) 
    for i in range(1,n): 
        ax = plt.subplot(1,n,i)
        plt.imshow(x_train_noise[i].reshape(28,28))
    

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    # 输入784 压缩到长度32的向量 在还原输出784
    input_size = 784
    hidden_size = 32
    output_size = 784
    
    # 创建输入
    input = tf.keras.layers.Input(shape=x_train.shape[1:]) # 输入的形状
    # encode 编码
    x = tf.keras.layers.Conv2D(16,3,activation="relu",padding="same")(input)# 28*28*16
    x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(padding="same")(x) # 14*14*16
    x = tf.keras.layers.Conv2D(32,3,activation="relu",padding="same")(x) # 14*14*32
    x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(padding="same")(x) # 7*7*32
    # decode 解码
    x = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(16,3,strides=2,
                                        activation="relu",
                                        padding="same")(x)  # 反卷积  14*14*16
    
    x = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,3,strides=2,
                                        activation="sigmoid",
                                        padding="same")(x) # 28*28*1
    # 创建模型
    model = tf.keras.Model(inputs=input,outputs=x) 
    

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    # 编译
    model.compile(
        optimizer="adam",
        loss="mse"
    )
    
    # 训练
    model.fit(x_train_noise,x_train, # 输入的是带噪声的图片 目标数据是原图
              epochs=50, # 训练步数
              batch_size = 256, # 每次训练256个数据
              shuffle=True, # 乱序
              validation_data=(x_test_noise,x_test)
             )
    

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