一维序列数据集gan代码

以下是一个基于TensorFlow的一维序列数据集的GAN代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 设置参数
num_steps = 10000
batch_size = 128
lr_generator = 0.002
lr_discriminator = 0.002
input_dim = 1
hidden_dim = 32
display_step = 1000

# 定义生成器
def generator(x, reuse=False):
    with tf.variable_scope('Generator', reuse=reuse):
        h1 = tf.layers.dense(x, hidden_dim, activation=tf.nn.relu)
        h2 = tf.layers.dense(h1, hidden_dim, activation=tf.nn.relu)
        out = tf.layers.dense(h2, input_dim)
    return out

# 定义判别器
def discriminator(x, reuse=False):
    with tf.variable_scope('Discriminator', reuse=reuse):
        h1 = tf.layers.dense(x, hidden_dim, activation=tf.nn.relu)
        h2 = tf.layers.dense(h1, hidden_dim, activation=tf.nn.relu)
        out = tf.layers.dense(h2, 1)
    return out

# 定义输入占位符
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim])

# 定义生成器和判别器的损失函数
gen_sample = generator(X)
disc_real = discriminator(X)
disc_fake = discriminator(gen_sample, reuse=True)
gen_loss = -tf.reduce_mean(tf.log(disc_fake))
disc_loss = -tf.reduce_mean(tf.log(disc_real) + tf.log(1. - disc_fake))

# 分别定义生成器和判别器的优化器
gen_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope="Generator")
disc_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope="Discriminator")
gen_opt = tf.train.AdamOptimizer(lr_generator).minimize(gen_loss, var_list=gen_vars)
disc_opt = tf.train.AdamOptimizer(lr_discriminator).minimize(disc_loss, var_list=disc_vars)

# 定义会话并初始化变量
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 训练GAN模型
for i in range(num_steps):
    # 获取数据并进行训练
    x = np.random.normal(0, 1, size=[batch_size, input_dim])
    _, dl = sess.run([disc_opt, disc_loss], feed_dict={X: x})
    _, gl = sess.run([gen_opt, gen_loss], feed_dict={X: x})

    # 显示损失
    if i % display_step == 0:
        print('Step %d: Generator Loss: %f, Discriminator Loss: %f' % (i, gl, dl))

sess.close()

在该代码中，我们使用了一个简单的一维正态分布作为数据集。生成器定义了一个两个隐藏层的全连接神经网络，判别器也定义了一个两个隐藏层的全连接神经网络。损失函数使用了GAN中常用的交叉熵损失函数，并使用Adam优化器进行优化。在训练过程中，我们通过随机生成一些正态分布的数据批次进行训练。