【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据

1 WGAN-div 简介

W散度的损失函数GAN-dv模型使用了W散度来替换W距离的计算方式，将原有的真假样本采样操作换为基于分布层面的计算。

2 代码实现

在WGAN-gp的基础上稍加改动来实现，重写损失函数的实现。

2.1 代码实战：引入模块并载入样本----WGAN_div_241.py（第1部分）

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn
import torch.autograd as autograd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"# 1.1 引入模块并载入样本:定义基本函数，加载FashionMNIST数据集
def to_img(x):x = 0.5 * (x+1)x = x.clamp(0,1)x = x.view(x.size(0),1,28,28)return xdef imshow(img,filename = None):npimg = img.numpy()plt.axis('off')array = np.transpose(npimg,(1,2,0))if filename != None:matplotlib.image.imsave(filename,array)else:plt.imshow(array)# plt.savefig(filename) # 保存图片 注释掉，因为会报错，暂时不知道什么原因 2022.3.26 15:20plt.show()img_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5],std=[0.5])]
)data_dir = './fashion_mnist'train_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(data_dir,train=True,transform=img_transform,download=True)
train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=1024,shuffle=True)
# 测试数据集
val_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(data_dir,train=False,transform=img_transform)
test_loader = DataLoader(val_dataset,batch_size=10,shuffle=False)
# 指定设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

2.2 代码实战：实现生成器和判别器----WGAN_div_241.py（第2部分）

# 1.2 实现生成器和判别器 ：因为复杂部分都放在loss值的计算方面了，所以生成器和判别器就会简单一些。
# 生成器和判别器各自有两个卷积和两个全连接层。生成器最终输出与输入图片相同维度的数据作为模拟样本。
# 判别器的输出不需要有激活函数，并且输出维度为1的数值用来表示结果。
# 在GAN模型中，因判别器的输入则是具体的样本数据，要区分每个数据的分布特征，所以判别器使用实例归一化，
class WGAN_D(nn.Module): # 定义判别器类D ：有两个卷积和两个全连接层def __init__(self,inputch=1):super(WGAN_D, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(inputch,64,4,2,1), # 输出形状为[batch,64,28,28]nn.LeakyReLU(0.2,True),nn.InstanceNorm2d(64,affine=True))self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64,128,4,2,1),# 输出形状为[batch,64,14,14]nn.LeakyReLU(0.2,True),nn.InstanceNorm2d(128,affine=True))self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(128*7*7,1024),nn.LeakyReLU(0.2,True))self.fc2 = nn.Sequential(nn.InstanceNorm1d(1,affine=True),nn.Flatten(),nn.Linear(1024,1))def forward(self,x,*arg): # 正向传播x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)x = x.view(x.size(0),-1)x = self.fc(x)x = x.reshape(x.size(0),1,-1)x = self.fc2(x)return x.view(-1,1).squeeze(1)# 在GAN模型中，因生成器的初始输入是随机值，所以生成器使用批量归一化。
class WGAN_G(nn.Module): # 定义生成器类G：有两个卷积和两个全连接层def __init__(self,input_size,input_n=1):super(WGAN_G, self).__init__()self.fc1 = nn.Sequential(nn.Linear(input_size * input_n,1024),nn.ReLU(True),nn.BatchNorm1d(1024))self.fc2 = nn.Sequential(nn.Linear(1024,7*7*128),nn.ReLU(True),nn.BatchNorm1d(7*7*128))self.upsample1 = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(128,64,4,2,padding=1,bias=False), # 输出形状为[batch,64,14,14]nn.ReLU(True),nn.BatchNorm2d(64))self.upsample2 = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(64,1,4,2,padding=1,bias=False), # 输出形状为[batch,64,28,28]nn.Tanh())def forward(self,x,*arg): # 正向传播x = self.fc1(x)x = self.fc2(x)x = x.view(x.size(0),128,7,7)x = self.upsample1(x)img = self.upsample2(x)return img

2.3 代码实战：计算w散度(WGAN-gp基础新增)----WGAN_div_241.py（第3部分）

# 1.3 计算w散度：返回值充当WGAN-gp中的惩罚项，用于计算判别器的损失
def compute_w_div(real_samples,real_out,fake_samples,fake_out):# 定义参数k = 2p = 6# 计算真实空间的梯度weight = torch.full((real_samples.size(0),),1,device=device)real_grad = autograd.grad(outputs=real_out,inputs=real_samples,grad_outputs=weight,create_graph=True,retain_graph=True,only_inputs=True)[0]# L2范数real_grad_norm = real_grad.view(real_grad.size(0),-1).pow(2).sum(1)# 计算模拟空间的梯度fake_grad = autograd.grad(outputs=fake_out,inputs=fake_samples,grad_outputs=weight,create_graph=True,retain_graph=True,only_inputs=True)[0]# L2范数fake_grad_norm = fake_grad.view(fake_grad.size(0),-1).pow(2).sum(1)# 计算W散度距离div_gp = torch.mean(real_grad_norm **(p/2)+fake_grad_norm**(p/2))*k/2return div_gp

2.4 代码实战：定义模型的训练函数(WGAN-gp基础修改)----WGAN_div_241.py（第4部分）

## 1.4 定义模型的训练函数
# 定义函数train()，实现模型的训练过程。
# 在函数train()中，按照对抗神经网络专题（一）中的式（8-24）实现模型的损失函数。
# 判别器的loss为D(fake_samples)-D(real_samples)再加上联合分布样本的梯度惩罚项gradient_penalties，其中fake_samples为生成的模拟数据，real_Samples为真实数据，
# 生成器的loss为-D(fake_samples)。
def train(D,G,outdir,z_dimension,num_epochs=30):d_optimizer = torch.optim.Adam(D.parameters(),lr=0.001) # 定义优化器g_optimizer = torch.optim.Adam(G.parameters(),lr=0.001)os.makedirs(outdir,exist_ok=True) # 创建输出文件夹# 在函数train()中，判别器和生成器是分开训练的。让判别器学习的次数多一些，判别器每训练5次，生成器优化1次。# WGAN_gp不会因为判别器准确率太高而引起生成器梯度消失的问题，所以好的判别器会让生成器有更好的模拟效果。for epoch in range(num_epochs):for i,(img,lab) in enumerate(train_loader):num_img = img.size(0)# 训练判别器real_img = img.to(device)y_one_hot = torch.zeros(lab.shape[0],10).scatter_(1,lab.view(lab.shape[0],1),1).to(device)for ii in range(5): # 循环训练5次d_optimizer.zero_grad() # 梯度清零real_img = real_img.requires_grad_(True) # 在WGAN-gp基础上新增，将输入参数real_img设置为可导# 对real_img进行判别real_out = D(real_img, y_one_hot)# 生成随机值z = torch.randn(num_img, z_dimension).to(device)fake_img = G(z, y_one_hot)  # 生成fake_imgfake_out = D(fake_img, y_one_hot)  # 对fake_img进行判别# 计算梯度惩罚项gradient_penalty_div = compute_w_div(real_img, real_out, fake_img, fake_out) # 使用gradient_penalty_div()求梯度# 计算判别器的lossd_loss = -torch.mean(real_out) + torch.mean(fake_out) + gradient_penalty_divd_loss.backward()d_optimizer.step()# 训练生成器for ii in range(1):g_optimizer.zero_grad()  # 梯度清0z = torch.randn(num_img, z_dimension).to(device)fake_img = G(z, y_one_hot)fake_out = D(fake_img, y_one_hot)g_loss = -torch.mean(fake_out)g_loss.backward()g_optimizer.step()# 输出可视化结果fake_images = to_img(fake_img.cpu().data)real_images = to_img(real_img.cpu().data)rel = torch.cat([to_img(real_images[:10]), fake_images[:10]], axis=0)imshow(torchvision.utils.make_grid(rel, nrow=10), os.path.join(outdir, 'fake_images-{}.png'.format(epoch + 1)))# 输出训练结果print('Epoch [{}/{}], d_loss: {:.6f}, g_loss: {:.6f} ''D real: {:.6f}, D fake: {:.6f}'.format(epoch, num_epochs,d_loss.data,g_loss.data,real_out.data.mean(),fake_out.data.mean()))# 保存训练模型torch.save(G.state_dict(), os.path.join(outdir, 'div-generator.pth'))torch.save(D.state_dict(), os.path.join(outdir, 'div-discriminator.pth'))

2.5 代码实战：实现可视化模型结果----WGAN_div_241.py（第5部分）

# 1.5 定义函数，实现可视化模型结果：获取一部分测试数据，显示由模型生成的模拟数据。
def displayAndTest(D,G,z_dimension):    # 可视化结果sample = iter(test_loader)images, labels = sample.next()y_one_hot = torch.zeros(labels.shape[0], 10).scatter_(1,labels.view(labels.shape[0], 1), 1).to(device)num_img = images.size(0) # 获取样本个数with torch.no_grad():z = torch.randn(num_img, z_dimension).to(device) # 生成随机数fake_img = G(z, y_one_hot)fake_images = to_img(fake_img.cpu().data) # 生成模拟样本rel = torch.cat([to_img(images[:10]), fake_images[:10]], axis=0)imshow(torchvision.utils.make_grid(rel, nrow=10))print(labels[:10])

2.6 代码实战：调用函数并训练模型----WGAN_div_241.py（第6部分）

# 1.6 调用函数并训练模型：实例化判别器和生成器模型，并调用函数进行训练
if __name__ == '__main__':z_dimension = 40  # 设置输入随机数的维度D = WGAN_D().to(device)  # 实例化判别器G = WGAN_G(z_dimension).to(device)  # 实例化生成器train(D, G, './w_img', z_dimension) # 训练模型displayAndTest(D, G, z_dimension) # 输出可视化

结果：

WGAN-dⅳ模型也会输出非常清晰的模拟样本。在有关WGAN-div的论文中，曾拿WGAN-div模型与WGAN-gp模型进行比较，发现WGAN-diⅳ模型的FID分数更高一些（FID是评价GAN生成图片质量的一种指标)。

 

3 代码总览（WGAN_div_241.py）

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn
import torch.autograd as autograd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"# 1.1 引入模块并载入样本:定义基本函数，加载FashionMNIST数据集
def to_img(x):x = 0.5 * (x+1)x = x.clamp(0,1)x = x.view(x.size(0),1,28,28)return xdef imshow(img,filename = None):npimg = img.numpy()plt.axis('off')array = np.transpose(npimg,(1,2,0))if filename != None:matplotlib.image.imsave(filename,array)else:plt.imshow(array)# plt.savefig(filename) # 保存图片 注释掉，因为会报错，暂时不知道什么原因 2022.3.26 15:20plt.show()img_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5],std=[0.5])]
)data_dir = './fashion_mnist'train_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(data_dir,train=True,transform=img_transform,download=True)
train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=1024,shuffle=True)
# 测试数据集
val_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(data_dir,train=False,transform=img_transform)
test_loader = DataLoader(val_dataset,batch_size=10,shuffle=False)
# 指定设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)# 1.2 实现生成器和判别器 ：因为复杂部分都放在loss值的计算方面了，所以生成器和判别器就会简单一些。
# 生成器和判别器各自有两个卷积和两个全连接层。生成器最终输出与输入图片相同维度的数据作为模拟样本。
# 判别器的输出不需要有激活函数，并且输出维度为1的数值用来表示结果。
# 在GAN模型中，因判别器的输入则是具体的样本数据，要区分每个数据的分布特征，所以判别器使用实例归一化，
class WGAN_D(nn.Module): # 定义判别器类D ：有两个卷积和两个全连接层def __init__(self,inputch=1):super(WGAN_D, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(inputch,64,4,2,1), # 输出形状为[batch,64,28,28]nn.LeakyReLU(0.2,True),nn.InstanceNorm2d(64,affine=True))self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64,128,4,2,1),# 输出形状为[batch,64,14,14]nn.LeakyReLU(0.2,True),nn.InstanceNorm2d(128,affine=True))self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(128*7*7,1024),nn.LeakyReLU(0.2,True))self.fc2 = nn.Sequential(nn.InstanceNorm1d(1,affine=True),nn.Flatten(),nn.Linear(1024,1))def forward(self,x,*arg): # 正向传播x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)x = x.view(x.size(0),-1)x = self.fc(x)x = x.reshape(x.size(0),1,-1)x = self.fc2(x)return x.view(-1,1).squeeze(1)# 在GAN模型中，因生成器的初始输入是随机值，所以生成器使用批量归一化。
class WGAN_G(nn.Module): # 定义生成器类G：有两个卷积和两个全连接层def __init__(self,input_size,input_n=1):super(WGAN_G, self).__init__()self.fc1 = nn.Sequential(nn.Linear(input_size * input_n,1024),nn.ReLU(True),nn.BatchNorm1d(1024))self.fc2 = nn.Sequential(nn.Linear(1024,7*7*128),nn.ReLU(True),nn.BatchNorm1d(7*7*128))self.upsample1 = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(128,64,4,2,padding=1,bias=False), # 输出形状为[batch,64,14,14]nn.ReLU(True),nn.BatchNorm2d(64))self.upsample2 = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(64,1,4,2,padding=1,bias=False), # 输出形状为[batch,64,28,28]nn.Tanh())def forward(self,x,*arg): # 正向传播x = self.fc1(x)x = self.fc2(x)x = x.view(x.size(0),128,7,7)x = self.upsample1(x)img = self.upsample2(x)return img# 1.3 计算w散度：返回值充当WGAN-gp中的惩罚项，用于计算判别器的损失
def compute_w_div(real_samples,real_out,fake_samples,fake_out):# 定义参数k = 2p = 6# 计算真实空间的梯度weight = torch.full((real_samples.size(0),),1,device=device)real_grad = autograd.grad(outputs=real_out,inputs=real_samples,grad_outputs=weight,create_graph=True,retain_graph=True,only_inputs=True)[0]# L2范数real_grad_norm = real_grad.view(real_grad.size(0),-1).pow(2).sum(1)# 计算模拟空间的梯度fake_grad = autograd.grad(outputs=fake_out,inputs=fake_samples,grad_outputs=weight,create_graph=True,retain_graph=True,only_inputs=True)[0]# L2范数fake_grad_norm = fake_grad.view(fake_grad.size(0),-1).pow(2).sum(1)# 计算W散度距离div_gp = torch.mean(real_grad_norm **(p/2)+fake_grad_norm**(p/2))*k/2return div_gp## 1.4 定义模型的训练函数
# 定义函数train()，实现模型的训练过程。
# 在函数train()中，按照对抗神经网络专题（一）中的式（8-24）实现模型的损失函数。
# 判别器的loss为D(fake_samples)-D(real_samples)再加上联合分布样本的梯度惩罚项gradient_penalties，其中fake_samples为生成的模拟数据，real_Samples为真实数据，
# 生成器的loss为-D(fake_samples)。
def train(D,G,outdir,z_dimension,num_epochs=30):d_optimizer = torch.optim.Adam(D.parameters(),lr=0.001) # 定义优化器g_optimizer = torch.optim.Adam(G.parameters(),lr=0.001)os.makedirs(outdir,exist_ok=True) # 创建输出文件夹# 在函数train()中，判别器和生成器是分开训练的。让判别器学习的次数多一些，判别器每训练5次，生成器优化1次。# WGAN_gp不会因为判别器准确率太高而引起生成器梯度消失的问题，所以好的判别器会让生成器有更好的模拟效果。for epoch in range(num_epochs):for i,(img,lab) in enumerate(train_loader):num_img = img.size(0)# 训练判别器real_img = img.to(device)y_one_hot = torch.zeros(lab.shape[0],10).scatter_(1,lab.view(lab.shape[0],1),1).to(device)for ii in range(5): # 循环训练5次d_optimizer.zero_grad() # 梯度清零real_img = real_img.requires_grad_(True) # 在WGAN-gp基础上新增，将输入参数real_img设置为可导# 对real_img进行判别real_out = D(real_img, y_one_hot)# 生成随机值z = torch.randn(num_img, z_dimension).to(device)fake_img = G(z, y_one_hot)  # 生成fake_imgfake_out = D(fake_img, y_one_hot)  # 对fake_img进行判别# 计算梯度惩罚项gradient_penalty_div = compute_w_div(real_img, real_out, fake_img, fake_out) # 求梯度# 计算判别器的lossd_loss = -torch.mean(real_out) + torch.mean(fake_out) + gradient_penalty_divd_loss.backward()d_optimizer.step()# 训练生成器for ii in range(1):g_optimizer.zero_grad()  # 梯度清0z = torch.randn(num_img, z_dimension).to(device)fake_img = G(z, y_one_hot)fake_out = D(fake_img, y_one_hot)g_loss = -torch.mean(fake_out)g_loss.backward()g_optimizer.step()# 输出可视化结果fake_images = to_img(fake_img.cpu().data)real_images = to_img(real_img.cpu().data)rel = torch.cat([to_img(real_images[:10]), fake_images[:10]], axis=0)imshow(torchvision.utils.make_grid(rel, nrow=10), os.path.join(outdir, 'fake_images-{}.png'.format(epoch + 1)))# 输出训练结果print('Epoch [{}/{}], d_loss: {:.6f}, g_loss: {:.6f} ''D real: {:.6f}, D fake: {:.6f}'.format(epoch, num_epochs,d_loss.data,g_loss.data,real_out.data.mean(),fake_out.data.mean()))# 保存训练模型torch.save(G.state_dict(), os.path.join(outdir, 'div-generator.pth'))torch.save(D.state_dict(), os.path.join(outdir, 'div-discriminator.pth'))# 1.5 定义函数，实现可视化模型结果：获取一部分测试数据，显示由模型生成的模拟数据。
def displayAndTest(D,G,z_dimension):    # 可视化结果sample = iter(test_loader)images, labels = sample.next()y_one_hot = torch.zeros(labels.shape[0], 10).scatter_(1,labels.view(labels.shape[0], 1), 1).to(device)num_img = images.size(0) # 获取样本个数with torch.no_grad():z = torch.randn(num_img, z_dimension).to(device) # 生成随机数fake_img = G(z, y_one_hot)fake_images = to_img(fake_img.cpu().data) # 生成模拟样本rel = torch.cat([to_img(images[:10]), fake_images[:10]], axis=0)imshow(torchvision.utils.make_grid(rel, nrow=10))print(labels[:10])# 1.6 调用函数并训练模型：实例化判别器和生成器模型，并调用函数进行训练
if __name__ == '__main__':z_dimension = 40  # 设置输入随机数的维度D = WGAN_D().to(device)  # 实例化判别器G = WGAN_G(z_dimension).to(device)  # 实例化生成器train(D, G, './w_img', z_dimension) # 训练模型displayAndTest(D, G, z_dimension) # 输出可视化

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同学你好&#xff01;本文章于2021年末编写&#xff0c;获得广泛的好评&#xff01; 故在2022年末对本系列进行填充与更新&#xff0c;欢迎大家订阅最新的专栏&#xff0c;获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现&#xff0c; Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…
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strace调试（Linux Device Driver）

strace调试（Linux Device Driver）

strace常用来跟踪进程执行时的系统调用和所接收的信号。 在Linux世界&#xff0c;进程不能直接访问硬件设备&#xff0c;当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件&#xff0c;接收网络数据等等)时&#xff0c;必须由用户态模式切换至内核态模式&#xff0c;通 过系统调用访问硬…
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【Pytorch神经网络基础理论篇】 07 线性回归 + 基础优化算法

【Pytorch神经网络基础理论篇】 07 线性回归 + 基础优化算法

同学你好&#xff01;本文章于2021年末编写&#xff0c;获得广泛的好评&#xff01; 故在2022年末对本系列进行填充与更新&#xff0c;欢迎大家订阅最新的专栏&#xff0c;获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现&#xff0c; Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…
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浅谈命令查询职责分离(CQRS)模式

浅谈命令查询职责分离(CQRS)模式

在常用的三层架构中&#xff0c;通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据&#xff0c;一般修改和查询使用的是相同的实体。在一些业务逻辑简单的系统中可能没有什么问题&#xff0c;但是随着系统逻辑变得复杂&#xff0c;用户增多&#xff0c;这种设计就会出现一些性能问题。…
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Linux shell sed awk

Linux shell sed awk

&#xff11;、我们的平台编译kernel的时候总是要输入项目名称&#xff0c;很麻烦 ################################################ ## Compile kernel and pack it into boot.img ## ################################################ #!/bin/shPROJECT$1 echo $PROJEC…
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【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

1 案例说明&#xff08;图卷积神经网络&#xff09; CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息&#xff0c;同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型&#xff0c;对数据集中的论文信息进行分析&#xff0c;根据已有论文的分类特征&#xff0c;从而预测出未知分类的…
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