GAN编程实践tensorflow

GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，它可以生成与训练数据类似的新数据。GAN 由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器用于生成新的数据，而判别器用于判断生成器生成的数据是否与训练数据一致。GAN 的训练过程是这样的：首先，生成器生成一些数据，然后判别器对生成的数据进行评估，如果生成的数据与训练数据相似，则判别器会给出正面的反馈，否则会给出负面的反馈。接着，根据判别器的反馈，生成器会调整自己的参数以使生成的数据更接近于训练数据。这个过程不断迭代，直到生成器生成的数据与训练数据相似。

在 TensorFlow 中实现 GAN，我们需要定义两个神经网络：生成器和判别器。生成器通过一些随机噪声来生成新的数据，而判别器将原始数据和生成的数据作为输入，并尝试区分哪些是真实的数据，哪些是生成的数据。GAN 的训练过程可以看作是一个博弈过程，生成器和判别器在不断地优化自己以取得更好的成绩。

下面是一个基于 TensorFlow 的 GAN 实践代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义生成器
def make_generator_model():
    model = keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,)))
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Reshape((7, 7, 256)))
    assert model.output_shape == (None, 7, 7, 256)

    model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 7, 7, 128)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 14, 14, 64)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))
    assert model.output_shape == (None, 28, 28, 1)

    return model

# 定义判别器
def make_discriminator_model():
    model = keras.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same',
                                     input_shape=[28, 28, 1]))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(1))

    return model

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)

# 定义生成器损失函数
def generator_loss(fake_output):
    return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)

# 定义判别器损失函数
def discriminator_loss(real_output, fake_output):
    real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output)
    fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output)
    total_loss = real_loss + fake_loss
    return total_loss

# 定义优化器
generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

# 训练过程
@tf.function
def train_step(images):
    noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, 100])

    with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
        generated_images = generator(noise, training=True)

        real_output = discriminator(images, training=True)
        fake_output = discriminator(generated_images, training=True)

        gen_loss = generator_loss(fake_output)
        disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)

    gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables)
    gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables)

    generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables))
    discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))

# 主程序
generator = make_generator_model()
discriminator = make_discriminator_model()

EPOCHS = 100
noise_dim = 100
num_examples_to_generate = 16

seed = tf.random.normal([num_examples_to_generate, noise_dim])

for epoch in range(EPOCHS):
    for image_batch in train_images:
        train_step(image_batch)

# 测试过程
predictions = generator(seed, training=False)