用GAN生成虚假图片,python实现,直接写代码
时间: 2023-02-26 17:28:59 浏览: 128
可以使用GANs(生成式对抗网络)来生成虚假图片,它可以通过学习真实图像,以及其他来源如技术和艺术,来模拟视觉世界。用Python实现GANs的代码如下:import tensorflow as tf
import numpy as np# 定义输入层
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1))# 定义生成器(Generator)
# 将输入层转换为7x7x256的张量
x = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(input_layer)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)# 将张量转换为7x7x128的张量
x = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)# 将张量转换为14x14x64的张量
x = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)# 将张量转换为28x28x1的张量
x = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
output_layer = tf.keras.layers.Activation('tanh')(x)# 创建生成器
generator = tf.keras.models.Model(input_layer, output_layer)# 定义判别器(Discriminator)
# 将输入层转换为14x14x128的张量
x = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(input_layer)
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)# 将张量转换为7x7x256的张量
x = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)# 将张量转换为1x1x1的张量
x = tf.keras.layers.Conv2D(1, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(x)
output_layer = tf.keras.layers.Activation('sigmoid')(x)# 创建判别器
discriminator = tf.keras.models.Model(input_layer, output_layer)# 定义GAN
# 将输入层转换为28x28x1的张量
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1))# 生成器的输出
generated_image = generator(input_layer)# 将生成器的输出输入到判别器
discriminator_output = discriminator(generated_image)# 创建GAN
gan = tf.keras.models.Model(input_layer, discriminator_output)# 编译GAN
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')