real = np.random.uniform(0.9, 1, BATCH_SIZE) fake = np.random.uniform(0, 0.2, BATCH_SIZE)
时间: 2024-06-01 12:07:29 浏览: 12
这段代码看起来像是在生成真实样本和假样本的标签。其中,`np.random.uniform(0.9, 1, BATCH_SIZE)` 生成了 `BATCH_SIZE` 个介于 0.9 和 1 之间的随机数,用于表示真实样本的标签。而 `np.random.uniform(0, 0.2, BATCH_SIZE)` 生成了 `BATCH_SIZE` 个介于 0 和 0.2 之间的随机数,用于表示假样本的标签。这种方式可以增加数据的多样性,使得模型更加鲁棒。
相关问题
请提供一段GAIN算法的代码
以下是一个简单的GAIN算法的伪代码示例,其中包括输入数据的缺失和生成估计值的过程:
```
# 定义一些超参数
batch_size = 128
hint_rate = 0.9
alpha = 100
# 输入数据(包含缺失值)
X_incomplete = ...
# 定义生成器和判别器
generator = ...
discriminator = ...
# 训练生成器和判别器
for epoch in range(num_epochs):
# 随机采样一批数据
batch_idx = np.random.choice(X_incomplete.shape[0], batch_size)
X_batch = X_incomplete[batch_idx,:]
# 生成伪造的数据和掩码
M = np.random.uniform(0, 1, X_batch.shape)
M = M > hint_rate
X_fake = M * X_batch + (1-M) * generator(X_batch)
# 训练判别器
D_loss = discriminator.train_on_batch(X_batch, M, X_fake)
# 生成掩码并计算误差
M = np.random.uniform(0, 1, X_batch.shape)
M = M > hint_rate
X_missing = M * X_batch
X_hint = X_missing * (1-M)
G_input = np.concatenate([X_missing, X_hint], axis=1)
G_output = generator(G_input)
hint_loss = np.sum((1-M) * (X_hint - G_output)**2) / np.sum(1-M)
# 计算生成器的误差并更新权重
G_loss = alpha * hint_loss + discriminator.train_on_batch(G_input, G_output)
generator.update_weights(G_loss)
```
注意,这只是一个简单的伪代码示例,具体实现可能需要进行更多调整和修改才能适应实际应用。
gan python实现,100行代码以内
好的,以下是一个简单的 GAN(生成对抗网络)的 Python 实现,代码不到 100 行:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成器
def generator(z, reuse=None):
with tf.variable_scope('gen', reuse=reuse):
hidden1 = tf.layers.dense(inputs=z, units=128, activation=tf.nn.leaky_relu)
hidden2 = tf.layers.dense(inputs=hidden1, units=128, activation=tf.nn.leaky_relu)
output = tf.layers.dense(inputs=hidden2, units=784, activation=tf.nn.tanh)
return output
# 判别器
def discriminator(X, reuse=None):
with tf.variable_scope('dis', reuse=reuse):
hidden1 = tf.layers.dense(inputs=X, units=128, activation=tf.nn.leaky_relu)
hidden2 = tf.layers.dense(inputs=hidden1, units=128, activation=tf.nn.leaky_relu)
logits = tf.layers.dense(inputs=hidden2, units=1)
output = tf.sigmoid(logits)
return output, logits
# 输入
real_images = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
z = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 100])
# 生成器生成样本
G = generator(z)
# 判别器判别真实样本和生成样本
D_output_real, D_logits_real = discriminator(real_images)
D_output_fake, D_logits_fake = discriminator(G, reuse=True)
# 损失函数
def loss_func(logits_in, labels_in):
return tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits_in, labels=labels_in))
D_real_loss = loss_func(D_logits_real, tf.ones_like(D_logits_real) * 0.9)
D_fake_loss = loss_func(D_logits_fake, tf.zeros_like(D_logits_fake))
D_loss = D_real_loss + D_fake_loss
G_loss = loss_func(D_logits_fake, tf.ones_like(D_logits_fake))
# 优化器
lr = 0.001
tvars = tf.trainable_variables()
D_vars = [var for var in tvars if 'dis' in var.name]
G_vars = [var for var in tvars if 'gen' in var.name]
D_trainer = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(D_loss, var_list=D_vars)
G_trainer = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(G_loss, var_list=G_vars)
# 训练
batch_size = 100
epochs = 100
init = tf.global_variables_initializer()
samples = []
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(epochs):
num_batches = mnist.train.num_examples // batch_size
for i in range(num_batches):
batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
batch_images = batch[0].reshape((batch_size, 784))
batch_images = batch_images * 2 - 1
batch_z = np.random.uniform(-1, 1, size=(batch_size, 100))
_ = sess.run(D_trainer, feed_dict={real_images: batch_images, z: batch_z})
_ = sess.run(G_trainer, feed_dict={z: batch_z})
print("Epoch: ", epoch)
sample_z = np.random.uniform(-1, 1, size=(1, 100))
gen_sample = sess.run(generator(z, reuse=True), feed_dict={z: sample_z})
samples.append(gen_sample)
# 可视化生成结果
plt.imshow(samples[0].reshape(28, 28), cmap='Greys')
plt.show()
```
这个实现使用 TensorFlow 框架,生成器和判别器都是简单的全连接层,输入是 28x28 的 MNIST 图像,随机噪声采用均匀分布。训练过程中使用 Adam 优化器,损失函数是交叉熵。最终生成的图像可以用 Matplotlib 进行可视化。
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