基于Pytorch的生成对抗网络GAN深度学习网络模型训练和测试实现

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**基于Pytorch的生成对抗网络（GAN）深度学习模型** 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种强大的机器学习框架，由Ian Goodfellow在2014年提出。它通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈来学习数据的分布，进而生成新的、与训练数据类似的数据。在Pytorch这个流行的深度学习库的支持下，我们可以方便地构建和训练GAN模型。 **1. Pytorch框架介绍** Pytorch是Facebook开源的深度学习库，以其灵活性、易用性和动态计算图机制而闻名。相比于Tensorflow等其他库，Pytorch的代码更易于理解和调试，特别适合进行实验性研究和模型开发。 **2. GAN模型的构成** - **生成器（Generator）**：生成器负责从一个随机噪声向量生成假样本，试图欺骗判别器使其认为这些假样本是真实数据。 - **判别器（Discriminator）**：判别器的任务是区分输入的真实数据和生成器产生的假数据，它是一个二分类模型。 **3. GAN训练过程** 在训练过程中，生成器和判别器交替进行优化。首先固定判别器，优化生成器使其生成的样本更接近真实数据；然后固定生成器，优化判别器以更好地识别真假样本。这个过程持续进行，直到两者的性能达到某种平衡。 **4. 变分模型在GAN中的应用** 在描述中提到的“变分模型”，可能指的是变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）或变分GAN（Variational GAN, VVGAN）。变分模型引入了概率分布假设，用于捕捉数据的潜在结构，从而增强生成器的表达能力，生成更加多样和高质量的样本。 **5. 实现细节** 在提供的文件“基于Pytorch的生成对抗网络GAN深度学习网络模型训练和测试.py”中，我们预期会看到以下关键部分： - **模型定义**：包括生成器和判别器的架构，通常使用卷积神经网络（CNN）或全连接网络（FCN）。 - **损失函数**：GAN的损失函数通常包括生成器的损失（尝试欺骗判别器）和判别器的损失（区分真假样本）。 - **优化器**：用于更新网络参数，如Adam或SGD。 - **训练循环**：包括生成器和判别器的交替优化。 - **数据预处理**：将输入数据转换为适合模型的形式。 - **模型评估与样例生成**：在训练完成后，可能会有代码用于生成新的样本并展示结果。 **6. 模型改进** 在实际应用中，GAN模型可能会遇到模式塌陷、训练不稳定性等问题。为了改进模型，可以采用各种策略，如： - **Wasserstein距离**：使用 Wasserstein距离（ Wasserstein-1 距离或 Earth Mover's Distance）作为损失函数，可以改善训练稳定性。 - **Least-Squares GAN**：使用最小二乘损失替代原始的二分类交叉熵损失，以减轻梯度消失问题。 - **CGAN（条件GAN）**：通过添加额外的条件信息（如类别标签）到生成器和判别器，使生成的样本更具多样性。 - **DCGAN（深度卷积生成对抗网络）**：使用卷积层和反卷积层构建模型，简化了架构并提高了生成质量。通过Pytorch实现的GAN模型可以提供一个强大的工具来生成逼真的图像、音频或文本。理解其工作原理和训练策略对于提升模型性能至关重要。提供的代码文件将详细展示这些概念如何转化为实际的编程实践。

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基于Pytorch的生成对抗网络GAN深度学习网络模型训练和测试.py 5KB

import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable import torchvision.transforms as tfs from torch.utils.data import DataLoader, sampler from torchvision.datasets import MNIST import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec def show_images(images): images = np.reshape(images,[images.shape[0], -1]) sqrtn = int(np.ceil(np.sqrt(images.shape[0]))) sqrtimg = int(np.ceil(np.sqrt(images.shape[1]))) # images.shape[0]): Height images.shape[1]: Width fig = plt.figure(figsize = [sqrtn,sqrtn]) gs = gridspec.GridSpec(sqrtn,sqrtn) gs.update(wspace= 0.05,hspace=0.05) # images: A batchsize All: images.shape[0] # images.shape[1]: --> sqrtimg,sqrtimg for i, img in enumerate(images): ax = plt.subplot(gs[i]) plt.axis('off') ax.set_xticklabels([]) ax.set_yticklabels([]) ax.set_aspect('equal') plt.imshow(img.reshape([sqrtimg,sqrtimg])) return def preprocess_img(x): # torchvision.transforms as tfs # Transformed into Tensor x = tfs.ToTensor()(x) return (x - 0.5) / 0.5 def deprocess_img(x): return (x + 1.0) / 2.0 class ChunkSampler(sampler.Sampler): def __init__(self, num_samples, start=0): self.num_samples = num_samples self.start = start def __iter__(self): return iter(range(self.start, self.start + self.num_samples)) def __len__(self): return self.num_samples NUM_TRAIN = 50000 NUM_VAL = 5000 NOISE_DIM = 96 batch_size = 128 train_set = MNIST('./mnist data', train=True, download=False, transform=preprocess_img) # NUM_TRAIN/num_samples 0/start # self.start, self.start + self.num_samples ---> (0,NUM_TRAIN)--->(0,50000) train_data = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, sampler=ChunkSampler(NUM_TRAIN, 0)) val_set = MNIST('./mnist data',train = True, download = False, transform=preprocess_img) # start: NUM_TRAIN num_samples:NUM_VAL val_data = DataLoader(val_set,batch_size=batch_size,sampler=ChunkSampler(NUM_VAL, NUM_TRAIN)) print('OK.........................\n') # train_data: len: 50000 # train_data.__iter__().next()[0]: (128(batch_size),784) ############## Testing # img = deprocess_img(train_data.__iter__().next()[0].view(batch_size,784)).numpy(); # print(img.shape) # (128, 784) imgs = deprocess_img(train_data.__iter__().next()[0].view(batch_size,784)).numpy().squeeze() # print(imgs.shape) # (128, 784) show_images(imgs) # Discriminator network: def discriminator(): net = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(256, 256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(256, 1) ) return net # NOISE_DIM: 96 def generator(noise_dim = NOISE_DIM): net = nn.Sequential( nn.Linear(noise_dim, 1024), nn.ReLU(True), nn.Linear(1024, 1024), nn.ReLU(True), nn.Linear(1024, 784), nn.Tanh() ) return net bce_loss = nn.BCEWithLogitsLoss() # Discriminator_Loss def discriminator_loss(logits_real, logits_fake): size = logits_fake.shape[0] # batch_size images # one column true_labels = Variable(torch.ones(size, 1)).float() # false_labels false_labels = Variable(torch.zeros(size, 1)).float() # logits_real--> true_labels # logits_fake-->false_labels loss = bce_loss(logits_real, true_labels) + bce_loss(logits_fake,false_labels) return loss # Generator_Loss def generator_loss(logits_fake): size = logits_fake.shape[0] true_labels = Variable(torch.ones(size,1)).float() # logits_fake--> true_labels loss = bce_loss(logits_fake,true_labels) return loss def get_optimizer(net): # optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=3e-4,betas=(0.5, 0.999)) return optimizer def train_a_gan(D_net, G_net, D_optimizer, G_optimizer, discriminator_loss, generator_loss, show_every=250, noise_size=96, num_epochs=10): iter_count = 0 for epoch in range(num_epochs): for x, _ in train_data: bs = x.shape[0] real_data = Variable(x).view(bs, -1) # To the Discriminator, the real_data related to the prediction: logits_real logits_real = D_net(real_data) # dims: (bs, noise_size=96) sample_noise = (torch.rand(bs, noise_size) - 0.5) / 0.5 g_fake_seed = Variable(sample_noise) /* 开发不易，整理也不易，如需要详细的说明文档和程序，以及完整的数据集，训练好的模型，或者进一步开发，可加作者新联系方式咨询，WX：Q3101759565，QQ：3101759565 */ if(iter_count%show_every == 0): # d_total_error.data[0] g_error.data[0] print('Iter: {}, D: {:.4}, G:{:.4}'.format(iter_count, d_total_error.item(), g_error.item())) # imgs_numpy = deprocess_img(fake_images.data.numpy()) show_images(imgs_numpy[0:4]) plt.show() iter_count += 1 D = discriminator() G = generator() D_optim = get_optimizer(D) G_optim = get_optimizer(G) train_a_gan(D, G, D_optim, G_optim, discriminator_loss, generator_loss,show_every=250,noise_size=96, num_epochs=10)

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