TensorFlow 11——ch08-GAN和DCGAN入门

代码：https://github.com/MONI-JUAN/Tensorflow_Study/ch08-GAN和DCGAN入门

一、基本概念

GAN 的全称为 Generative Adversarial Networks，意为对抗生成网络。

DCGAN 将 GAN 的概念扩展到卷积神经网络中，可以生成质量较高的图片样本 。

1.GAN 的原理

有两个网络，一个是生成网络G（Generator），一个是判别网络D（Discriminator）

• G：通过噪声z生成图片，记作 G(z) ；
• D：判断图片是不是”真实的“，输入的x，输出 D(x) 代表是真实图片的概率

训练过程：G尽量生成真实图片去欺骗D，D尽量区分G生成的图片和真实图片。

2.交叉熵损失

$$V(D,G)=E_{x?P_{\text{data }}(x)}[\ln D(x)]+E_{z?p_z(z)}[\ln (1?D(G(z)))]$$

• 左边x部分代表真实图片，右边G(z)是生成的图片；
• D(x) 和 D(G(z)) 都是判断的概率；
• 生成网络 G 希望 D(G(z)) 变大，V(D, G)越大越好；
• 判别网络 D 希望 D(x) 变大，V(D, G)越小越好；

3.DCGAN的原理

DCGAN 的全称是 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks，即深度卷积对抗生成网络。从名字上来看，是在 GAN 的基础上增加深度卷积网络结构，专门生成图像样本。

事实上，GAN 并没再对D、 G 的具体结构做出任何限制 。DCGAN 中的 D、 G 的含义以及损失都和原始 GAN 中完全一，但是它在 D 和 G 中采用了较为特殊的结构，以便对图片进行高效建模。

DCGAN 中 G 的网络结构：

• 不采用池化层，D中用补偿（stride）的卷积代替池化；
• 在 G、 D 中均使用 Batch Normalization 帮助模型收敛。
• 在 G 中，激活函数除了最后一层都使用 ReLU 函数，而最后一层使用 tanh 函数。
• 在 D 中，激活函数都使用 Leaky ReLU 作为激活函数。

二、生成MNIST图像

1.下载数据集

用脚本下载（可能会下载失败，我也不知道为什么每次都失败）

python download.py mnist

或者百度云

链接：https://pan.baidu.com/s/1l-IHrXYvt4M8kj_C-Blklw
提取码：kgrw

这个数据集和chapter 01 的一样：https://blog.csdn.net/qq_34451909/article/details/108264641

2.训练

python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28 --train

3.训练结果

每过100步会保存一张当前训练情况的图

对比一下 0_99 和 1_106，才训练了一千步左右，已经很有数字的样子了。

看一下书中25个epoch，也就是2.5w步之后的图像：

三、使用自己的数据集训练

1.下载数据集

faces.zip

链接：https://pan.baidu.com/s/1l-IHrXYvt4M8kj_C-Blklw
提取码：kgrw

解压faces.zip ，把 anime放进 data 目录

2.训练模型

python main.py --input_height 96 --input_width 96 \ # 截取中心96*96--output_height 48 --output_width 48 \ # 缩放到48*48--dataset anime --crop -–train \ # 需要执行训练--epoch 300 --input_fname_pattern "*.jpg" # 找出所有.jpg训练

python main.py --input_height 96 --input_width 96 --output_height 48 --output_width 48 --dataset anime --crop -–train --epoch 300 --input_fname_pattern "*.jpg"

这已经是训练3.7小时候的结果了，电脑太渣了

对比训练模型：

• 如果是 mnist 数据集：

  if config.dataset == 'mnist':
  # Update D network
  _, summary_str = self.sess.run([d_optim, self.d_sum],
  feed_dict={
         self.inputs: batch_images,self.z: batch_z,self.y:batch_labels,
  })
  self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Update G network
  _, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],
  feed_dict={
        self.z: batch_z, self.y:batch_labels,
  })
  self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Run g_optim twice to make sure that d_loss does not go to zero (different from paper)
  _, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],
  feed_dict={
         self.z: batch_z, self.y:batch_labels })
  self.writer.add_summary(summary_str, counter)errD_fake = self.d_loss_fake.eval({
        self.z: batch_z, self.y:batch_labels
  })
  errD_real = self.d_loss_real.eval({
        self.inputs: batch_images,self.y:batch_labels
  })
  errG = self.g_loss.eval({
        self.z: batch_z,self.y: batch_labels
  })
  

• 如果是其他数据：

  else:# Update D network_, summary_str = self.sess.run([d_optim, self.d_sum],feed_dict={
         self.inputs: batch_images, self.z: batch_z })self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Update G network_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],feed_dict={
         self.z: batch_z })self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Run g_optim twice to make sure that d_loss does not go to zero (different from paper)_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],feed_dict={
         self.z: batch_z })self.writer.add_summary(summary_str, counter)errD_fake = self.d_loss_fake.eval({
         self.z: batch_z })errD_real = self.d_loss_real.eval({
         self.inputs: batch_images })errG = self.g_loss.eval({
        self.z: batch_z})
  

3.测试模型

python main.py --input_height 96 --input_width 96 \--output_height 48 --output_width 48 \--dataset anime --crop

python main.py --input_height 96 --input_width 96 --output_height 48 --output_width 48 --dataset anime --crop

main.py中的 OPTION 可以设置 0-4 ，在 utils.py 中的函数 visualize() 中可以看到不同的可视化选项，可以自己设置这个OPTION

# Below is codes for visualization
OPTION = 0
visualize(sess, dcgan, FLAGS, OPTION)

4.测试效果

因为默认都是生成到samples这个文件夹，比较乱，我改了一下路径，生成到五个文件夹。

又因为模型训练的程度不够，才一千多不就已经训练了两个半小时了，只能凑合看看。

OPTION = 0：用模型生成一张10*10的图片
OPTION = 1：生成100张10*10的图片，都差不多样子
OPTION = 2：生成100张10*10的图片，都差不多样子
OPTION = 3：生成100张10*10的图片组成的动画
OPTION = 4：生成100张10*10的图片组成的动画，最后汇合到一个gif

• OPTION = 0

• OPTION = 1
  

• OPTION = 2

  

• OPTION = 3

  

• OPTION = 4

随便放了个gif上来看

好吧，训练的太少看不出效果