文章目录
- 一、前言
- 二、前期工作
- 1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）
- 二、什么是生成对抗网络
- 1. 简单介绍
- 2. 应用领域
- 三、创建模型
- 1. 生成器
- 2. 判别器
- 四、定义损失函数和优化器
- 1. 判别器损失
- 2. 生成器损失
- 五、定义训练循环
- 六、训练模型
- 七、创建 GIF
一、前言
我的环境：
- 语言环境：Python3.6.5
- 编译器：jupyter notebook
- 深度学习环境：TensorFlow2.4.1
往期精彩内容：
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二、前期工作
1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) #设置GPU显存用量按需使用
tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
# 打印显卡信息，确认GPU可用
print(gpus)
from tensorflow.keras import layers
from IPython import display
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import glob,imageio,os,PIL,time
(train_images, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
# 将图片标准化到 [-1, 1] 区间内
train_images = train_images / 127.5 - 1
BUFFER_SIZE = 60000
BATCH_SIZE = 256
# 批量化和打乱数据
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
二、什么是生成对抗网络
1. 简单介绍
生成对抗网络（GAN） 包含生成器和判别器，两个模型通过对抗训练不断学习、进化。
生成器(Generator)：生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器。鉴别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器生成的“假数据”。
2. 应用领域
GAN 的应用十分广泛，它的应用包括图像合成、风格迁移、照片修复以及照片编辑，数据增强等等。
1）风格迁移
图像风格迁移是将图像A的风格转换到图像B中去，得到新的图像。
2）图像生成
GAN 不但能生成人脸，还能生成其他类型的图片，比如漫画人物。
三、创建模型
1. 生成器
生成器使用 tf.keras.layers.Conv2DTranspose （上采样）层来从种子（随机噪声）中产生图片。以一个使用该种子作为输入的 Dense 层开始，然后多次上采样直到达到所期望的 28x28x1 的图片尺寸。注意除了输出层使用 tanh 之外，其他每层均使用 tf.keras.layers.LeakyReLU 作为激活函数。
def make_generator_model():
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,)),
layers.BatchNormalization(),
layers.LeakyReLU(),
layers.Reshape((7, 7, 256)),
layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False),
layers.BatchNormalization(),
layers.LeakyReLU(),
layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False),
layers.BatchNormalization(),
layers.LeakyReLU(),
layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh')
])
return model
generator = make_generator_model()
generator.summary()
2. 判别器
判别器是一个基于 CNN 的图片分类器。
def make_discriminator_model():
model = tf.keras.Sequential([
layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[28, 28, 1]),
layers.LeakyReLU(),
layers.Dropout(0.3),
layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'),
layers.LeakyReLU(),
layers.Dropout(0.3),
layers.Flatten(),
layers.Dense(1)
])
return model
discriminator = make_discriminator_model()
discriminator.summary()
四、定义损失函数和优化器
为两个模型定义损失函数和优化器。
# 该方法返回计算交叉熵损失的辅助函数
cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
1. 判别器损失
该方法量化判断真伪图片的能力。它将判别器对真实图片的预测值与值全为 1 的数组进行对比，将判别器对伪造（生成的）图片的预测值与值全为 0 的数组进行对比。
def discriminator_loss(real_output, fake_output):
real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output)
fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output)
total_loss = real_loss + fake_loss
return total_loss
2. 生成器损失
生成器损失量化其欺骗判别器的能力。直观来讲，如果生成器表现良好，判别器将会把伪造图片判断为真实图片（或 1）。这里我们将把判别器在生成图片上的判断结果与一个值全为 1 的数组进行对比。
def generator_loss(fake_output):
return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)
由于我们需要分别训练两个网络，判别器和生成器的优化器是不同的。
generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
五、定义训练循环
EPOCHS = 60
noise_dim = 100
num_examples_to_generate = 16
# 我们将重复使用该种子（在 GIF 中更容易可视化进度）
seed = tf.random.normal([num_examples_to_generate, noise_dim])
训练循环在生成器接收到一个随机种子作为输入时开始。该种子用于生产一张图片。判别器随后被用于区分真实图片（选自训练集）和伪造图片（由生成器生成）。针对这里的每一个模型都计算损失函数，并且计算梯度用于更新生成器与判别器。
# 注意 `tf.function` 的使用
# 该注解使函数被“编译”
@tf.function
def train_step(images):
# 生成噪音
noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, noise_dim])
with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
generated_images = generator(noise, training=True)
real_output = discriminator(images, training=True)
fake_output = discriminator(generated_images, training=True)
# 计算loss
gen_loss = generator_loss(fake_output)
disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
#计算梯度
gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables)
gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables)
#更新模型
generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables))
discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))
def train(dataset, epochs):
for epoch in range(epochs):
start = time.time()
for image_batch in dataset:
train_step(image_batch)
# 实时更新生成的图片
display.clear_output(wait=True)
generate_and_save_images(generator, epoch + 1, seed)
print ('Time for epoch {} is {} sec'.format(epoch + 1, time.time()-start))
# 最后一个 epoch 结束后生成图片
display.clear_output(wait=True)
generate_and_save_images(generator, epochs, seed)
def generate_and_save_images(model, epoch, test_input):
# 注意 training` 设定为 False
# 因此，所有层都在推理模式下运行（batchnorm）。
predictions = model(test_input, training=False)
fig = plt.figure(figsize=(4,4))
for i in range(predictions.shape[0]):
plt.subplot(4, 4, i+1)
plt.imshow(predictions[i, :, :, 0] * 127.5 + 127.5, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.savefig('./images/19/image_at_epoch_{:04d}.png'.format(epoch))
plt.show()
六、训练模型
调用上面定义的 train() 方法来同时训练生成器和判别器。在训练之初，生成的图片看起来像是随机噪声。随着训练过程的进行，生成的数字将越来越真实。在大概 50 个 epoch 之后，这些图片看起来像是 MNIST 数字。
%%time：将会给出cell的代码运行一次所花费的时间。
%%time
train(train_dataset, EPOCHS)
七、创建 GIF
import imageio,pathlib
def compose_gif():
# 图片地址
data_dir = "./images/19"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
paths = list(data_dir.glob('*'))
gif_images = []
for path in paths:
gif_images.append(imageio.imread(path))
imageio.mimsave("./pic_gif/MINST_DCGAN_19.gif",gif_images,fps=8)
compose_gif()
print("GIF动图生成完成！")
