第G1周：生成对抗网络（GAN）入门
第G1周：生成对抗网络（GAN）入门)
第G1周：生成对抗网络（GAN）入门
一、前言
二、我的环境
- 电脑系统：Windows 10
- 语言环境：Python 3.8.5
- 编译器：Spyder
三、定义超参数，下载、配置数据
定义超参数
## 创建文件夹
os.makedirs("./images/", exist_ok=True) ## 记录训练过程的图片效果
os.makedirs("./save/", exist_ok=True) ## 训练完成时模型保存的位置
os.makedirs("./datasets/mnist", exist_ok=True) ## 下载数据集存放的位置
## 超参数配置
n_epochs=50
batch_size=512
lr=0.0002
b1=0.5
b2=0.999
n_cpu=2
latent_dim=100
img_size=28
channels=1
sample_interval=500
## 图像的尺寸:(1， 28， 28), 和图像的像素面积:(784)
img_shape = (channels, img_size, img_size)
img_area = np.prod(img_shape)
## 设置cuda:(cuda:0)
cuda = True if torch.cuda.is_available() else False
print(cuda)
下载数据
## mnist数据集下载
mnist = datasets.MNIST(
root='./datasets/', train=True, download=True, transform=transforms.Compose(
[transforms.Resize(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])]),
)
配置数据
## 配置数据到加载器
dataloader = DataLoader(
mnist,
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
)
四、定义模型
1、定义鉴别器
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(img_area, 512), # 输入特征数为784，输出为512
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), # 进行非线性映射
nn.Linear(512, 256), # 输入特征数为512，输出为256
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), # 进行非线性映射
nn.Linear(256, 1), # 输入特征数为256，输出为1
nn.Sigmoid(), # sigmoid是一个激活函数，二分类问题中可将实数映射到[0, 1],作为概率值, 多分类用softmax函数
)
def forward(self, img):
img_flat = img.view(img.size(0), -1) # 鉴别器输入是一个被view展开的(784)的一维图像:(64, 784)
validity = self.model(img_flat) # 通过鉴别器网络
return validity # 鉴别器返回的是一个[0, 1]间的概率
2、定义生成器
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
## 模型中间块儿
def block(in_feat, out_feat, normalize=True): # block(in， out )
layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)] # 线性变换将输入映射到out维
if normalize:
layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) # 正则化
layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) # 非线性激活函数
return layers
## prod():返回给定轴上的数组元素的乘积:1*28*28=784
self.model = nn.Sequential(
*block(latent_dim, 128, normalize=False), # 线性变化将输入映射 100 to 128, 正则化, LeakyReLU
*block(128, 256), # 线性变化将输入映射 128 to 256, 正则化, LeakyReLU
*block(256, 512), # 线性变化将输入映射 256 to 512, 正则化, LeakyReLU
*block(512, 1024), # 线性变化将输入映射 512 to 1024, 正则化, LeakyReLU
nn.Linear(1024, img_area), # 线性变化将输入映射 1024 to 784
nn.Tanh() # 将(784)的数据每一个都映射到[-1, 1]之间
)
## view():相当于numpy中的reshape，重新定义矩阵的形状:这里是reshape(64, 1, 28, 28)
def forward(self, z): # 输入的是(64， 100)的噪声数据
imgs = self.model(z) # 噪声数据通过生成器模型
imgs = imgs.view(imgs.size(0), *img_shape) # reshape成(64, 1, 28, 28)
return imgs # 输出为64张大小为(1, 28, 28)的图像
五、训练模型
1、创建实例
## 创建生成器，判别器对象
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()
## 首先需要定义loss的度量方式 （二分类的交叉熵）
criterion = torch.nn.BCELoss()
## 其次定义 优化函数,优化函数的学习率为0.0003
## betas:用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数
optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, betas=(b1, b2))
optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, betas=(b1, b2))
## 如果有显卡，都在cuda模式中运行
if torch.cuda.is_available():
generator = generator.cuda()
discriminator = discriminator.cuda()
criterion = criterion.cuda()
2、训练模型
for epoch in range(n_epochs): # epoch:50
for i, (imgs, _) in enumerate(dataloader): # imgs:(64, 1, 28, 28) _:label(64)
imgs = imgs.view(imgs.size(0), -1) # 将图片展开为28*28=784 imgs:(64, 784)
real_img = Variable(imgs).cuda() # 将tensor变成Variable放入计算图中，tensor变成variable之后才能进行反向传播求梯度
real_label = Variable(torch.ones(imgs.size(0), 1)).cuda() ## 定义真实的图片label为1
fake_label = Variable(torch.zeros(imgs.size(0), 1)).cuda() ## 定义假的图片的label为0
real_out = discriminator(real_img) # 将真实图片放入判别器中
loss_real_D = 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
## detach(): 从当前计算图中分离下来避免梯度传到G，因为G不用更新
z = Variable(torch.randn(imgs.size(0), latent_dim)).cuda() ## 随机生成一些噪声, 大小为(128, 100)
fake_img = generator(z).detach() ## 随机噪声放入生成网络中，生成一张假的图片。
fake_out = discriminator(fake_img) ## 判别器判断假的图片
loss_fake_D = criterion(fake_out, fake_label) ## 得到假的图片的loss
fake_scores = fake_out
## 损失函数和优化
loss_D = loss_real_D + loss_fake_D # 损失包括判真损失和判假损失
optimizer_D.zero_grad() # 在反向传播之前，先将梯度归0
loss_D.backward() # 将误差反向传播
optimizer_D.step() # 更新参数
z = Variable(torch.randn(imgs.size(0), latent_dim)).cuda() ## 得到随机噪声
fake_img = generator(z) ## 随机噪声输入到生成器中，得到一副假的图片
output = discriminator(fake_img) ## 经过判别器得到的结果
## 损失函数和优化
loss_G = criterion(output, real_label) ## 得到的假的图片与真实的图片的label的loss
optimizer_G.zero_grad() ## 梯度归0
loss_G.backward() ## 进行反向传播
optimizer_G.step() ## step()一般用在反向传播后面,用于更新生成网络的参数
## 打印训练过程中的日志
## item():取出单元素张量的元素值并返回该值，保持原元素类型不变
if ( i + 1 ) % 100 == 0:
print(
"[Epoch %d/%d] [Batch %d/%d] [D loss: %f] [G loss: %f] [D real: %f] [D fake: %f]"
% (epoch, n_epochs, i, len(dataloader), loss_D.item(), loss_G.item(), real_scores.data.mean(), fake_scores.data.mean())
)
## 保存训练过程中的图像
batches_done = epoch * len(dataloader) + i
if batches_done % sample_interval == 0:
save_image(fake_img.data[:25], "./images/%d.png" % batches_done, nrow=5, normalize=True)
torch.save(generator.state_dict(), './generator.pth')
torch.save(discriminator.state_dict(), './discriminator.pth')
六、运行结果
七、总结
在代码运行过程中出现了以上错误，简单解决方法：
在代码前添加如下代码：
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
再将代码其余地方出现.cuda()的地方改成.to(device)，就可以在无gpu的环境中运行了。
