深度学习第5天:GAN生成对抗网络

2023-12-15 12:38:19

Image Description

??主页 Nowl

🔥专栏 《深度学习》

📑君子坐而论道,少年起而行之

??

在这里插入图片描述

一、GAN

1.基本思想

想象一下,市面上有许多仿制的画作,人们为了辨别这些伪造的画,就会提高自己的鉴别技能,然后仿制者为了躲过鉴别又会提高自己的伪造技能,这样反反复复,两个群体的技能不断得到提高,这就是GAN的基本思想

2.用途

我们知道GAN的全名是生成对抗网络,那么它就是以生成为主要任务,所以可以用在这些方面

  • 生成虚拟数据集,当数据集数量不够时,我们可以用这种方法生成数据
  • 图像清晰化,可以将模糊图片清晰化
  • 文本到图像的生成,可以训练文生图模型

GAN的用途还有很多,可以在学习过程中慢慢发现

3.模型架构

GAN的主要结构包含一个生成器和一个判别器,我们先输入一堆杂乱数据(被称为噪声)给生成器,接着让判别器将生成器生成的数据与真实的数据作对比,看是否能判别出来,以此往复训练

在这里插入图片描述

二、具体任务与代码

1.任务介绍

相信很多人都对手写数字数据集不陌生了,那我们就训练一个生成手写数字的GAN,注意:本示例代码需要的运行时间较长,请在高配置设备上运行或者减少训练回合数

在这里插入图片描述

2.导入库函数

先导入必要的库函数,包括torch用来处理神经网络方面的任务,numpy用来处理数据

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd.variable import Variable
from torchvision import transforms, datasets
import numpy as np

3.生成器与判别器

使用torch定义生成器与判别器的基本结构,这里由于任务比较简单,只用定义线性层就行,再给线性层添加相应的激活函数就行了

# 定义生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的简单网络结构
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 784),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, noise):
        return self.model(noise)

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(256, 1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, image):
        return self.model(image)

4.预处理

这一部分定义了模型参数,加载了数据集,定义了损失函数与优化器,这些是神经网络训练时的一些基本参数

# 定义一些参数
batch_size = 100
learning_rate = 0.0002
epochs = 500

# 加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

mnist_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=mnist_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 初始化生成器、判别器和优化器
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=learning_rate)

# 损失函数
criterion = nn.BCELoss()

5.模型训练

这一部分开始训练模型,通过反向传播逐步调整模型的参数,注意模型训练的过程,观察生成器和判别器分别是怎么在训练中互相作用不断提高的

# 训练 GAN
for epoch in range(epochs):
    for data, _ in data_loader:
        data = data.view(data.size(0), -1)
        real_data = Variable(data)
        target_real = Variable(torch.ones(data.size(0), 1))
        target_fake = Variable(torch.zeros(data.size(0), 1))

        # 训练判别器
        optimizer_D.zero_grad()
        output_real = discriminator(real_data)
        loss_real = criterion(output_real, target_real)
        loss_real.backward()

        noise = Variable(torch.randn(data.size(0), 100))
        fake_data = generator(noise)
        output_fake = discriminator(fake_data.detach())
        loss_fake = criterion(output_fake, target_fake)
        loss_fake.backward()

        optimizer_D.step()

        # 训练生成器
        optimizer_G.zero_grad()
        output = discriminator(fake_data)
        loss_G = criterion(output, target_real)
        loss_G.backward()
        optimizer_G.step()

    print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss D: {loss_real.item()+loss_fake.item()}, Loss G: {loss_G.item()}')

6.图片生成

这一部分再一次随机生成了一些噪声,并把他们传入生成器生成图片,其中包含一些格式转化过程,再通过matplotlib绘图库显示结果

# 生成一些图片
num_samples = 16
noise = Variable(torch.randn(num_samples, 100))
generated_samples = generator(noise)
generated_samples = generated_samples.view(num_samples, 1, 28, 28).detach()

import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision.utils as vutils

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.axis("off")
plt.title("Generated Images")
plt.imshow(
    np.transpose(
        vutils.make_grid(generated_samples, nrow=4, padding=2, normalize=True).cpu(), (1, 2, 0)
    )
)
plt.show()

7.不同训练轮次的结果对比

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

感谢阅读,觉得有用的话就订阅下《深度学习》专栏吧,有错误也欢迎指出

文章来源:https://blog.csdn.net/MuRanstr/article/details/134893649
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。