输入为11*11的小样本一通道灰度图像,用LSTM-GAN来扩充数据集的代码
时间: 2024-03-08 14:51:18 浏览: 24
以下是一个使用LSTM-GAN来扩充小样本数据集的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, LSTM, Dropout
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D, Conv2DTranspose
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.initializers import RandomNormal
import numpy as np
# 定义生成器模型
def build_generator(latent_dim, n_classes):
model = Sequential()
# 输入噪声向量
model.add(Input(shape=(latent_dim,)))
# 第一层LSTM,输出(5,5,128)的特征图
model.add(LSTM(128, return_sequences=True))
model.add(Reshape((5, 5, 128)))
# 反卷积层,输出(11,11,64)的特征图
model.add(Conv2DTranspose(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
# 反卷积层,输出(11,11,1)的特征图
model.add(Conv2DTranspose(1, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same'))
model.add(Activation('tanh'))
# 输出生成的图像
noise = Input(shape=(latent_dim,))
img = model(noise)
return Model(noise, img)
# 定义判别器模型
def build_discriminator():
model = Sequential()
# 输入图像
model.add(Input(shape=(11, 11, 1)))
# 卷积层,输出(5,5,64)的特征图
model.add(Conv2D(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
# 卷积层,输出(3,3,128)的特征图
model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
# 扁平化特征图
model.add(Flatten())
# 全连接层,输出一个标量值
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
# 输入图像
img = Input(shape=(11, 11, 1))
validity = model(img)
return Model(img, validity)
# 定义训练过程
def train(X_train, latent_dim, n_epochs, batch_size):
# 构建判别器和生成器模型
discriminator = build_discriminator()
generator = build_generator(latent_dim, 10)
# 编译判别器模型
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer=Adam(0.0002, 0.5),
metrics=['accuracy'])
# 构建组合模型
z = Input(shape=(latent_dim,))
img = generator(z)
validity = discriminator(img)
combined = Model(z, validity)
combined.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer=Adam(0.0002, 0.5))
# 训练模型
for epoch in range(n_epochs):
# 随机选择一批真实图像
idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
imgs = X_train[idx]
# 生成一批噪声向量
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
# 生成一批假的图像
gen_imgs = generator.predict(noise)
# 训练判别器模型
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)
# 训练生成器模型
g_loss = combined.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1)))
# 打印训练进度
print("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss))
# 加载数据集
X_train = np.random.random((100, 11, 11, 1))
# 训练模型
latent_dim = 100
n_epochs = 20000
batch_size = 32
train(X_train, latent_dim, n_epochs, batch_size)
```
这个代码示例中,我们使用了11*11的小样本一通道灰度图像来训练LSTM-GAN,生成更多的类似图像。在代码中,我们定义了生成器和判别器模型,并使用Adversarial Loss进行训练。在每个epoch中,我们随机选择一批真实图像,并生成一批噪声向量来生成假图像。然后我们训练判别器模型和生成器模型,并打印训练进度。
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