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生成对抗网络#xff08;GAN#xff09;因其能力而在学术界引起轩然大波。机器能够创作出新颖、富有灵感的作品#xff0c;这让每个人都感到敬畏和恐惧。因此#xff0c;人们开始好奇#xff0c;如何构建一个这样的网… 文章目录 一、说明二、代码三、训练四、后记 一、说明
生成对抗网络GAN因其能力而在学术界引起轩然大波。机器能够创作出新颖、富有灵感的作品这让每个人都感到敬畏和恐惧。因此人们开始好奇如何构建一个这样的网络
生成对抗网络 (GAN) 是一种深度学习模型可生成与某些输入数据相似的新合成数据。GAN 由两个神经网络组成生成器和鉴别器。生成器经过训练可生成与输入数据相同的合成数据而鉴别器经过训练可区分合成数据和真实数据。
生成模型学习输入数据 f (x)的内在分布函数使其能够生成合成输入x’和输出y’通常给定一些隐藏参数。GAN 的优势在于它们能够生成最清晰的图像并且易于训练。
二、代码
此代码会训练 GAN 一定数量的周期其中周期定义为对整个数据集的一次遍历。在每个周期中代码会迭代数据加载器应该是包装数据集的 PyTorch DataLoader 对象中的数据并在每个批次上训练鉴别器和生成器。 生成器的训练方式是试图欺骗鉴别器而鉴别器则被训练来区分真实图像和假图像。这里使用的损失函数是二元交叉熵损失这是 GAN 的常见选择。使用的优化器是 Adam它是一种随机梯度下降优化器。
首先导入必要的库并定义生成器和鉴别器模型。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim生成器应该是一个神经网络它接受随机噪声向量并生成合成数据。同时鉴别器应该是一个神经网络它接受真实数据或合成数据并输出输入数据为真实的概率。 类 生成器nn.Module
class Generator(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):super(Generator, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(input_size, hidden_size)self.fc2 nn.Linear(hidden_size, output_size)def forward(self, x):x torch.relu(self.fc1(x))x torch.tanh(self.fc2(x))return x
class Discriminator(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):super(Discriminator, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(input_size, hidden_size)self.fc2 nn.Linear(hidden_size, output_size)def forward(self, x):x torch.relu(self.fc1(x))x torch.sigmoid(self.fc2(x))return x在下面的代码块中我们设置了 GAN 的环境。这包括
设置鉴别器和生成器网络的输入层、隐藏层和输出层的大小。 创建 Generator 和 Discriminator 类的实例 设置损失函数和优化器
# Set the device
device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)# Set the input and output sizes
input_size 784
hidden_size 256
output_size 1# Create the discriminator and generator
discriminator Discriminator(input_size, hidden_size, output_size).to(device)
generator Generator(input_size, hidden_size, output_size).to(device)# Set the loss function and optimizers
loss_fn nn.BCEWithLogitsLoss()
d_optimizer torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr0.0002)
g_optimizer torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr0.0002)# Set the number of epochs and the noise size
num_epochs 200
noise_size 100# Training loop
for epoch in range(num_epochs):for i, (real_images, _) in enumerate(dataloader):# Get the batch sizebatch_size real_images.size(0)三、训练
在下面的代码中生成器通过尝试欺骗鉴别器来训练而鉴别器经过训练可以区分真假图像。为此
我们给生成器一批噪声样本作为输入并生成一批假图像。然后这些假图像通过鉴别器鉴别器对批次中的每幅图像产生预测。 然后计算生成器的损失代码通过生成器反向传播损失并使用 Adam 优化器优化生成器的参数。此过程会以减少损失和提高生成器欺骗鉴别器的能力的方向更新生成器的参数。 # Generate fake imagesnoise torch.randn(batch_size, noise_size).to(device)fake_images generator(noise)# Train the discriminator on real and fake imagesd_real discriminator(real_images)d_fake discriminator(fake_images)# Calculate the lossreal_loss loss_fn(d_real, torch.ones_like(d_real))fake_loss loss_fn(d_fake, torch.zeros_like(d_fake))d_loss real_loss fake_loss# Backpropagate and optimized_optimizer.zero_grad()d_loss.backward()d_optimizer.step()# Train the generatord_fake discriminator(fake_images)g_loss loss_fn(d_fake, torch.ones_like(d_fake))# Backpropagate and optimizeg_optimizer.zero_grad()g_loss.backward()g_optimizer.step()# Print the loss every 50 batchesif (i1) % 50 0:print(Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], d_loss: {:.4f}, g_loss: {:.4f} .format(epoch1, num_epochs, i1, len(dataloader), d_loss.item(), g_loss.item()))就这样……一个可以快速使用的 GAN 模型就完成了。
四、后记
关于成对抗网络GAN由两部分组成
生成器学习生成可信的数据。生成的实例将成为鉴别器的反面训练示例。鉴别器学会区分生成器的虚假数据和真实数据。鉴别器会惩罚产生不合理结果的生成器。 当训练开始时生成器会生成明显是假的数据而鉴别器很快就能分辨出这是假的。 更多的阐述将在本系列文章中展现。
