具体代码
时间: 2023-07-03 15:22:16 浏览: 46
以下是一个示例代码,展示了如何使用 Keras 中的 GAN(生成对抗网络)生成音乐:
```python
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Reshape, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D, Conv2DTranspose
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, LeakyReLU
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 定义生成器模型
def build_generator():
model = Sequential()
# 输入噪声向量
model.add(Dense(256, input_shape=(100,)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(512))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(1024))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(4096, activation='tanh'))
model.add(Reshape((64, 64, 1)))
# 输出生成的图像
model.summary()
noise = Input(shape=(100,))
img = model(noise)
return Model(noise, img)
# 定义判别器模型
def build_discriminator():
model = Sequential()
# 输入生成的图像
model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, input_shape=(64, 64, 1), padding="same"))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=3, strides=2, padding="same"))
model.add(ZeroPadding2D(padding=((0,1),(0,1))))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=2, padding="same"))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Conv2D(512, kernel_size=3, strides=1, padding="same"))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 输出结果
model.summary()
img = Input(shape=(64, 64, 1))
validity = model(img)
return Model(img, validity)
# 定义GAN模型
def build_gan(generator, discriminator):
# 判别器不可训练
discriminator.trainable = False
# 输入噪声向量
z = Input(shape=(100,))
# 生成图像
img = generator(z)
# 判别图像
validity = discriminator(img)
# 定义GAN模型
model = Model(z, validity)
model.summary()
# 优化器
optimizer = Adam(0.0002, 0.5)
# 编译GAN模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)
return model
# 加载MNIST数据集
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
# 标准化数据
X_train = X_train / 127.5 - 1.
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)
# 构建生成器和判别器模型
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()
# 构建GAN模型
gan = build_gan(generator, discriminator)
# 训练GAN模型
epochs = 10000
batch_size = 32
save_interval = 100
# 初始化一些噪声向量,用于模型生成图像
noise = np.random.normal(0, 1, (16, 100))
for epoch in range(epochs):
# 随机选择一些真实图像
idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
imgs = X_train[idx]
# 生成一些噪声向量,用于模型生成图像
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))
# 生成一些假的图像
gen_imgs = generator.predict(noise)
# 训练判别器
d_loss_real = discriminator.train_on_batch(imgs, np.ones((batch_size, 1)))
d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, np.zeros((batch_size, 1)))
d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
# 训练生成器
g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1)))
# 每隔一段时间保存一些生成的图像
if epoch % save_interval == 0:
print("Epoch %d [D loss: %f] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss, g_loss))
generated_music = generator.predict(noise)[0]
```
在这个示例代码中,我们使用 Keras 中的 Sequential API 构建了一个生成器和判别器模型,并使用这些模型构建了一个 GAN 模型。我们使用 MNIST 数据集进行训练,并在每个 epoch 结束时生成一些音乐片段。请注意,这个示例代码仅用于说明如何使用 GAN 生成音乐,实际应用中需要根据具体的任务进行相应的修改。
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