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：

• 卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别
• 卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现
• 卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现
• 卷积神经网络（CNN）鲜花识别
• 卷积神经网络（CNN）天气识别
• 卷积神经网络（VGG-16）识别海贼王草帽一伙
• 卷积神经网络（ResNet-50）鸟类识别
• 卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别
• 卷积神经网络(CNN)识别验证码
• 卷积神经网络（Inception-ResNet-v2）交通标志识别

来自专栏：机器学习与深度学习算法推荐

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 tfgpus = 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 modelgenerator = 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 modeldiscriminator = 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_lossreturn 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lossgen_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,pathlibdef 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！")