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GAN | 案例 MNIST 的生成

发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， Valine：

代码来自于网上，我给修改成 torch 的比较新版本。


环境介绍


  • macbook
  • pytorch 1.4

效果



代码


训练

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# coding=utf-8
import os

import torch.autograd
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torchvision.utils import save_image

# 创建文件夹
if not os.path.exists('./img'):
    os.mkdir('./img')


def to_img(x):
    out = 0.5 * (x + 1)
    out = out.clamp(0, 1)  # Clamp函数可以将随机变化的数值限制在一个给定的区间[min, max]内：
    out = out.view(-1, 1, 28, 28)  # view()函数作用是将一个多行的Tensor,拼接成一行
    return out


batch_size = 128
num_epoch = 100
z_dimension = 100
# 图像预处理
img_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # (x-mean) / std
])

# mnist dataset mnist数据集下载
mnist = datasets.MNIST(
    root='./data/', train=True, transform=img_transform, download=True
)

# data loader 数据载入
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset=mnist, batch_size=batch_size, shuffle=True
)


# 定义判别器  #####Discriminator######使用多层网络来作为判别器
# 将图片28x28展开成784，然后通过多层感知器，中间经过斜率设置为0.2的LeakyReLU激活函数，
# 最后接sigmoid激活函数得到一个0到1之间的概率进行二分类。
class discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(discriminator, self).__init__()
        self.dis = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),  # 输入特征数为784，输出为256
            nn.LeakyReLU(0.2),  # 进行非线性映射
            nn.Linear(256, 256),  # 进行一个线性映射
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(256, 1),
            nn.Sigmoid()  # 也是一个激活函数，二分类问题中，
            # sigmoid可以班实数映射到【0,1】，作为概率值，
            # 多分类用softmax函数
        )

    def forward(self, x):
        x = self.dis(x)
        return x


# ###### 定义生成器 Generator #####
# 输入一个100维的0～1之间的高斯分布，然后通过第一层线性变换将其映射到256维,
# 然后通过LeakyReLU激活函数，接着进行一个线性变换，再经过一个LeakyReLU激活函数，
# 然后经过线性变换将其变成784维，最后经过Tanh激活函数是希望生成的假的图片数据分布
# 能够在-1～1之间。
class generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(generator, self).__init__()
        self.gen = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 256),  # 用线性变换将输入映射到256维
            nn.ReLU(True),  # relu激活
            nn.Linear(256, 256),  # 线性变换
            nn.ReLU(True),  # relu激活
            nn.Linear(256, 784),  # 线性变换
            nn.Tanh()  # Tanh激活使得生成数据分布在【-1,1】之间，因为输入的真实数据的经过transforms之后也是这个分布
        )

    def forward(self, x):
        x = self.gen(x)
        return x


# 创建对象
D = discriminator()
G = generator()
if torch.cuda.is_available():
    D = D.cuda()
    G = G.cuda()

# 首先需要定义loss的度量方式  （二分类的交叉熵）
# 其次定义 优化函数,优化函数的学习率为0.0003
criterion = nn.BCELoss()  # 是单目标二分类交叉熵函数
d_optimizer = torch.optim.Adam(D.parameters(), lr=0.0003)
g_optimizer = torch.optim.Adam(G.parameters(), lr=0.0003)

# ##########################进入训练##判别器的判断过程#####################
for epoch in range(num_epoch):  # 进行多个epoch的训练
    for i, (img, _) in enumerate(dataloader):
        num_img = img.size(0)
        # view()函数作用是将一个多行的Tensor,拼接成一行
        # 第一个参数是要拼接的tensor,第二个参数是-1
        # =============================训练判别器==================
        img = img.view(num_img, -1)  # 将图片展开为28*28=784
        real_img = img  # 将tensor变成Variable放入计算图中
        real_label = torch.ones(num_img)  # 定义真实的图片label为1
        fake_label = torch.zeros(num_img)  # 定义假的图片的label为0

        # ########判别器训练train#####################
        # 分为两部分：1、真的图像判别为真；2、假的图像判别为假
        # 计算真实图片的损失
        real_out = D(real_img)  # 将真实图片放入判别器中
        d_loss_real = criterion(real_out, real_label)  # 得到真实图片的loss
        real_scores = real_out  # 得到真实图片的判别值，输出的值越接近1越好
        # 计算假的图片的损失
        z = torch.randn(num_img, z_dimension)  # 随机生成一些噪声
        fake_img = G(z).detach()  # 随机噪声放入生成网络中，生成一张假的图片。 # 避免梯度传到G，因为G不用更新, detach分离
        fake_out = D(fake_img)  # 判别器判断假的图片，
        d_loss_fake = criterion(fake_out, fake_label)  # 得到假的图片的loss
        fake_scores = fake_out  # 得到假图片的判别值，对于判别器来说，假图片的损失越接近0越好
        # 损失函数和优化
        d_loss = d_loss_real + d_loss_fake  # 损失包括判真损失和判假损失
        d_optimizer.zero_grad()  # 在反向传播之前，先将梯度归0
        d_loss.backward()  # 将误差反向传播
        d_optimizer.step()  # 更新参数

        # ==================训练生成器============================
        # ###############################生成网络的训练###############################
        # 原理：目的是希望生成的假的图片被判别器判断为真的图片，
        # 在此过程中，将判别器固定，将假的图片传入判别器的结果与真实的label对应，
        # 反向传播更新的参数是生成网络里面的参数，
        # 这样可以通过更新生成网络里面的参数，来训练网络，使得生成的图片让判别器以为是真的
        # 这样就达到了对抗的目的
        # 计算假的图片的损失
        z = torch.randn(num_img, z_dimension)  # 得到随机噪声
        fake_img = G(z)  # 随机噪声输入到生成器中，得到一副假的图片
        output = D(fake_img)  # 经过判别器得到的结果
        g_loss = criterion(output, real_label)  # 得到的假的图片与真实的图片的label的loss
        # bp and optimize
        g_optimizer.zero_grad()  # 梯度归0
        g_loss.backward()  # 进行反向传播
        g_optimizer.step()  # .step()一般用在反向传播后面,用于更新生成网络的参数

        # 打印中间的损失
        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Epoch[{}/{}],d_loss:{:.6f},g_loss:{:.6f} '
                  'D real: {:.6f},D fake: {:.6f}'.format(
                epoch, num_epoch, d_loss.data.item(), g_loss.data.item(),
                real_scores.data.mean(), fake_scores.data.mean()  # 打印的是真实图片的损失均值
            ))
        if epoch == 0:
            real_images = to_img(real_img.cpu().data)
            save_image(real_images, './img/real_images.png')
    fake_images = to_img(fake_img.cpu().data)
    save_image(fake_images, './img/fake_images-{}.png'.format(epoch + 1))

# 保存模型
torch.save(G.state_dict(), './generator.pth')
torch.save(D.state_dict(), './discriminator.pth')

在这里重点介绍一下里面的原理。

DNN 网络结构啥的不说了，主要是想说一下训练过程。你可以结合我的另一篇博文看。

训练过程如下：

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for epoch in range(num_epoch):  # 进行多个epoch的训练
    for i, (img, _) in enumerate(dataloader):
        num_img = img.size(0)
        # view()函数作用是将一个多行的Tensor,拼接成一行
        # 第一个参数是要拼接的tensor,第二个参数是-1
        # =============================训练判别器==================
        img = img.view(num_img, -1)  # 将图片展开为28*28=784
        real_img = img  # 将tensor变成Variable放入计算图中
        real_label = torch.ones(num_img)  # 定义真实的图片label为1
        fake_label = torch.zeros(num_img)  # 定义假的图片的label为0

        # ########判别器训练train#####################
        # 分为两部分：1、真的图像判别为真；2、假的图像判别为假
        # 计算真实图片的损失
        real_out = D(real_img)  # 将真实图片放入判别器中
        d_loss_real = criterion(real_out, real_label)  # 得到真实图片的loss
        real_scores = real_out  # 得到真实图片的判别值，输出的值越接近1越好
        # 计算假的图片的损失
        z = torch.randn(num_img, z_dimension)  # 随机生成一些噪声
        fake_img = G(z).detach()  # 随机噪声放入生成网络中，生成一张假的图片。 # 避免梯度传到G，因为G不用更新, detach分离
        fake_out = D(fake_img)  # 判别器判断假的图片，
        d_loss_fake = criterion(fake_out, fake_label)  # 得到假的图片的loss
        fake_scores = fake_out  # 得到假图片的判别值，对于判别器来说，假图片的损失越接近0越好
        # 损失函数和优化
        d_loss = d_loss_real + d_loss_fake  # 损失包括判真损失和判假损失
        d_optimizer.zero_grad()  # 在反向传播之前，先将梯度归0
        d_loss.backward()  # 将误差反向传播
        d_optimizer.step()  # 更新参数

        # ==================训练生成器============================
        # ###############################生成网络的训练###############################
        # 原理：目的是希望生成的假的图片被判别器判断为真的图片，
        # 在此过程中，将判别器固定，将假的图片传入判别器的结果与真实的label对应，
        # 反向传播更新的参数是生成网络里面的参数，
        # 这样可以通过更新生成网络里面的参数，来训练网络，使得生成的图片让判别器以为是真的
        # 这样就达到了对抗的目的
        # 计算假的图片的损失
        z = torch.randn(num_img, z_dimension)  # 得到随机噪声
        fake_img = G(z)  # 随机噪声输入到生成器中，得到一副假的图片
        output = D(fake_img)  # 经过判别器得到的结果
        g_loss = criterion(output, real_label)  # 得到的假的图片与真实的图片的label的loss
        # bp and optimize
        g_optimizer.zero_grad()  # 梯度归0
        g_loss.backward()  # 进行反向传播
        g_optimizer.step()  # .step()一般用在反向传播后面,用于更新生成网络的参数

构造 label

根据数据，我们制作真的 label 也就是 1，假的 label 也就是 0.

训练判别器

我们使用 G 来根据噪声，生成一些假的图像，对应的 label 为 0 ，真实图像对应为 1.

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d_loss_real = criterion(real_out, real_label)  # 得到真实图片的loss
fake_img = G(z).detach()  # 随机噪声放入生成网络中，生成一张假的图片。 # 避免梯度传到G，因为G不用更新, detach分离
d_loss_fake = criterion(fake_out, fake_label)  # 得到假的图片的loss

我们可以看到这是训练的判别器的核心语句，很好理解，其中

1
fake_img = G(z).detach()  # 随机噪声放入生成网络中，生成一张假的图片。 # 避免梯度传到G，因为G不用更新, detach分离

是固定生成器的代码。

训练生成器

核心代码

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z = torch.randn(num_img, z_dimension)  # 得到随机噪声
fake_img = G(z)  # 随机噪声输入到生成器中，得到一副假的图片
output = D(fake_img)  # 经过判别器得到的结果
g_loss = criterion(output, real_label)  # 得到的假的图片与真实的图片的label的loss

我们使用生成器，生成一些图像，用已经有先验经验的判别器判断，看看这些图像究竟和真值有哪些差别，然后更新生成器里面的数据，让其越来越趋向于真值。

真他妈妙！！！

使用

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import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.utils import save_image


def to_img(x):
    out = 0.5 * (x + 1)
    out = out.clamp(0, 1)  # Clamp函数可以将随机变化的数值限制在一个给定的区间[min, max]内：
    out = out.view(-1, 1, 28, 28)  # view()函数作用是将一个多行的Tensor,拼接成一行
    return out


class generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(generator, self).__init__()
        self.gen = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 256),  # 用线性变换将输入映射到256维
            nn.ReLU(True),  # relu激活
            nn.Linear(256, 256),  # 线性变换
            nn.ReLU(True),  # relu激活
            nn.Linear(256, 784),  # 线性变换
            nn.Tanh()  # Tanh激活使得生成数据分布在【-1,1】之间，因为输入的真实数据的经过transforms之后也是这个分布
        )

    def forward(self, x):
        x = self.gen(x)
        return x


if __name__ == '__main__':
    G = generator()
    G.load_state_dict(torch.load("./generator.pth"))
    output = G(torch.randn(128, 100))
    image = to_img(output)
    save_image(image, './real_images.png')
请我喝杯咖啡吧～