GAN实现mnist生成-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GAN实现mnist生成。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

GAN参考，他写的超好

# 导入包
%matplotlib inline

import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import torch
import torch.nn as nn

import torchvision
from torchvision import models
from torchvision import transforms

# 如果有gpu就用gpu，如果没有就用cpu
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 导入数据集
batch_size=32

# Compose定义了一系列transform，此操作相当于将多个transform一并执行
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),    
    # mnist是灰度图，此处只将一个通道标准化
    transforms.Normalize(mean=(0.5), 
                         std=(0.5))
    ])
                         
# 设定数据集
mnist_data = torchvision.datasets.MNIST("./mnist_data", train=True, download=True, transform=transform)

# 加载数据集，按照上述要求，shuffle本意为洗牌，这里指打乱顺序，很形象
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=mnist_data,
                                         batch_size=batch_size,
                                         shuffle=True)
                                         
# 在线下载MNIST时如果下载速度特别慢可以更改源码，改为本地。

定义模型

image_size = 784
hidden_size = 256

# Discriminator
D = nn.Sequential(
    nn.Linear(image_size, hidden_size),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(hidden_size, 1),
    nn.Sigmoid() # sigmoid结果为（0，1）
)

# Generator
latent_size = 64 # latent_size，相当于初始噪声的维数
G = nn.Sequential(
    nn.Linear(latent_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, image_size),
    nn.Tanh() # 转换至（-1，1）
)

# 放到gpu上计算（如果有的话）
D = D.to(device)
G = G.to(device)

# 定义损失函数、优化器、学习率
loss_fn = nn.BCELoss()
d_optimizer = torch.optim.Adam(D.parameters(), lr=0.0002)
g_optimizer = torch.optim.Adam(G.parameters(), lr=0.0002)

开始训练

# 先定义一个梯度清零的函数，方便后续使用
def reset_grad():
    d_optimizer.zero_grad()
    g_optimizer.zero_grad()

# 迭代次数与计时
total_step = len(dataloader)
num_epochs = 200
start = time.perf_counter() # 开始时间

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, _) in enumerate(dataloader): # 当前step
        batch_size = images.size(0) # 变成一维向量
        images = images.reshape(batch_size, image_size).to(device)
        
        # 定义真假label，用作评分
        real_labels = torch.ones(batch_size, 1).to(device)
        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1).to(device)
        
        # 对D进行训练，D的损失函数包含两部分
        # 第一部分，D对真图的判断能力
        outputs = D(images) # 将真图送入D，输出（0，1），应该是越接近1越好
        d_loss_real = loss_fn(outputs, real_labels)
        real_score = outputs # 真图的分数，越大越好
        
        # 第二部分，D对假图的判断能力
        z = torch.randn(batch_size, latent_size).to(device) # 开始生成一组fake images即32*784的噪声经过G的假图
        fake_images = G(z)
        outputs = D(fake_images.detach()) # 将假图片给D，detach表示不作用于求grad
        d_loss_fake = loss_fn(outputs, fake_labels)
        fake_score = outputs # 假图的分数，越小越好
        
        # 开始优化discriminator
        d_loss = d_loss_real + d_loss_fake # 总的损失就是以上两部分相加，越小越好
        reset_grad()
        d_loss.backward()
        d_optimizer.step()
        
        # 对G进行训练，G的损失函数包含一部分
        # 可以用前面的z，也可以新生成，因为模型没有改变，事实上是一样的
        z = torch.randn(batch_size, latent_size).to(device)
        fake_images = G(z)
        outputs = D(fake_images)
        g_loss = loss_fn(outputs, real_labels) # G想骗过D，故让其越接近1越好
        
        # 开始优化generator
        reset_grad()
        g_loss.backward()
        g_optimizer.step()
        
        # 优化完成，下面进行一些反馈，展示学习进度
        if i % 100 == 0:
            print("Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], d_loss: {:.4f}, g_loss: {:.4f}, D(x): {:.2f}, D(G(z)): {:.2f}"
                  .format(epoch, num_epochs, i, total_step, d_loss.item(), g_loss.item(), real_score.mean().item(), fake_score.mean().item()))

# 训练结束，跳出循环，检验成果
end = time.perf_counter() # 结束时间
total = end - start
minutes = total//60
seconds = total - minutes*60
print("利用GPU总用时：{:.2f}分钟{:.2f}秒".format(minutes, seconds))

在上面的代码中，优化 Discriminator（D）和 Generator（G）是分开进行的。当优化 Discriminator 时，只有 Discriminator 的参数会被更新。这是通过执行 d_loss.backward() 和 d_optimizer.step() 来实现的。在这一步，Generator 的参数不会被更新。

同样地，当优化 Generator 时，只有 Generator 的参数会被更新。这是通过执行 g_loss.backward() 和 g_optimizer.step() 来实现的。在这一步，Discriminator 的参数不会被更新。

特别要注意的是，当计算 Discriminator 的损失时，用到了 fake_images.detach()。这是为了确保在更新 Discriminator 的时候不会影响到 Generator 的参数。

总的来说，每一步优化都只影响到一个模型的参数，不会同时更新两者。这样做是为了实现两个模型的对抗训练，其中 Discriminator 尽量变得擅长于区分真实图片和生成图片，而 Generator 尽量变得擅长于生成越来越逼真的图片。

在计算生成器的损失时，代码中没有明确地使用类似 .detach() 的操作来断开与判别器（Discriminator）参数的关联。这是因为在这个特定的训练步骤中，目的就是要更新生成器（Generator）的参数以使得由生成器生成的假图像能更好地欺骗判别器。

当执行 g_loss.backward() 和 g_optimizer.step() 时，只有生成器的参数会被更新。这是因为优化器 g_optimizer 只管理生成器的参数。因此，即使损失 g_loss 是基于判别器的输出计算的，判别器的参数在这一步也不会被更新。

简而言之，代码中通过使用不同的优化器（d_optimizer 和 g_optimizer）来分别管理判别器和生成器的参数，从而确保在各自的更新步骤中只更新一个模型的参数。这样，在更新生成器参数的时候，判别器的参数不会受到影响。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-732719.html

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