基本介绍
今日要实践的模型是DCGAN，用于生成漫画头像，生成头像原理可参考GAN图像生成。使用的动漫头像数据集共有70,171张动漫头像图片，图片大小均为96*96。本文会先简单介绍DCGAN模型，然后展示自己的运行结果，不作代码展示，最后进行总结。
DCGAN模型简介
该部分内容来自官方文档，非原创
DCGAN（深度卷积对抗生成网络，Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是GAN的直接扩展。不同之处在于，DCGAN会分别在判别器和生成器中使用卷积和转置卷积层。它最早由Radford等人在论文中进行描述。判别器由分层的卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层组成。输入是3x64x64的图像，输出是该图像为真图像的概率。生成器则是由转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层组成。输入是标准正态分布中提取出的隐向量𝑧，输出是3x64x64的RGB图像
- 生成器
生成器G的功能是将隐向量z映射到数据空间。由于数据是图像，这一过程也会创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。在实践场景中，该功能是通过一系列Conv2dTranspose转置卷积层来完成的，每个层都与BatchNorm2d层和ReLu激活层配对，输出数据会经过tanh函数，使其返回[-1,1]的数据范围内。DCGAN论文生成图像如下所示：
- 判别器
判别器D是一个二分类网络模型，输出判定该图像为真实图的概率。通过一系列的Conv2d、BatchNorm2d和LeakyReLU层对其进行处理，最后通过Sigmoid激活函数得到最终概率。DCGAN使用卷积而不是通过池化来进行下采样，这样可以让网络学习自己的池化特征
DCGAN代码实践
官方给的代码实践是经典的深度学习流程。即数据集预处理，模型搭建，模型训练，模型评估，模型推理，详细的可直接参考官方的代码实践，这里给出我自己的运行结果和部分代码
- 数据集部分可视化结果
- 模型训练超参数配置：使用的是二进制交叉熵损失函数BCELoss，设置了两个单独的优化器，一个用于
D，另一个用于G。这两个都是lr = 0.0002和beta1 = 0.5的Adam优化器。 - 模型训练结果：由于时间因素，只训练了3轮，效果很差，训练轮次太少导致实际推理得出的动漫图像是破损老化的图片一样。
- 描绘
D和G损失与训练迭代的关系图
- 模型推理结果：每训练一轮推理一次，然后将结果做成gif图，从下面的gif图可以看出，随着训练次数的增多，图像质量也越来越好。如果增大训练周期数，当
num_epochs达到50（该数据来自官方文档）以上时，生成的动漫头像图片与数据集中的较为相似
总结
今天的DCGAN模型是GAN模型的一种优化，更改了模型的一些神经网络层，使其生成图像能力更好一些。今天的实践的理论方面不多，所以不是很难，训练运行后生成了动漫图像，虽然因为训练轮次原因，很糊，但也是别有一番风味。
Jupyter运行情况
