使用GAN算法生成少数类样本代码

以下是使用GAN算法生成少数类样本的Python代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, LeakyReLU
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义生成器模型
def build_generator(latent_dim, n_outputs):
    # 定义输入层
    input_layer = Input(shape=(latent_dim,))
    # 添加隐藏层，使用LeakyReLU激活函数
    hidden_layer = Dense(128)(input_layer)
    hidden_layer = LeakyReLU(alpha=0.2)(hidden_layer)
    # 添加输出层，使用sigmoid激活函数
    output_layer = Dense(n_outputs, activation='sigmoid')(hidden_layer)
    # 定义模型
    model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
    return model

# 定义判别器模型
def build_discriminator(n_inputs):
    # 定义输入层
    input_layer = Input(shape=(n_inputs,))
    # 添加隐藏层，使用LeakyReLU激活函数
    hidden_layer = Dense(128)(input_layer)
    hidden_layer = LeakyReLU(alpha=0.2)(hidden_layer)
    # 添加输出层，使用sigmoid激活函数
    output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden_layer)
    # 定义模型
    model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
    # 编译模型，使用二元交叉熵损失函数和Adam优化器
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

# 定义GAN模型，包含生成器和判别器
def build_gan(generator, discriminator):
    # 冻结判别器的权重，使其在训练生成器时不会更新
    discriminator.trainable = False
    # 定义输入层
    input_layer = Input(shape=(latent_dim,))
    # 使用生成器生成假样本
    fake_samples = generator(input_layer)
    # 使用判别器判断真实样本和假样本的概率
    validity = discriminator(fake_samples)
    # 定义GAN模型
    model = Model(inputs=input_layer, outputs=validity)
    # 编译模型，使用二元交叉熵损失函数和Adam优化器
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
    return model

# 定义训练函数
def train_gan(generator, discriminator, gan, dataset, latent_dim, n_epochs=100, batch_size=128):
    # 计算每个epoch需要迭代的步数
    steps_per_epoch = int(dataset.shape[0] / batch_size)
    # 循环训练GAN模型
    for i in range(n_epochs):
        # 循环训练一个epoch
        for j in range(steps_per_epoch):
            # 随机从真实样本中选择一批样本
            X_real, y_real = generate_real_samples(dataset, batch_size)
            # 生成一批随机噪声
            X_fake, y_fake = generate_fake_samples(generator, latent_dim, batch_size)
            # 合并真实样本和假样本
            X, y = np.vstack((X_real, X_fake)), np.vstack((y_real, y_fake))
            # 训练判别器模型
            d_loss, _ = discriminator.train_on_batch(X, y)
            # 生成一批随机噪声
            X_gan = generate_latent_points(latent_dim, batch_size)
            # 创建标签，全部为真实样本（因为我们希望生成器生成的样本能够骗过判别器）
            y_gan = np.ones((batch_size, 1))
            # 训练GAN模型
            g_loss = gan.train_on_batch(X_gan, y_gan)
        # 每10个epoch输出一次损失函数
        if (i+1) % 10 == 0:
            print('Epoch %d: D_loss=%.3f, G_loss=%.3f' % (i+1, d_loss, g_loss))

# 定义生成真实样本的函数
def generate_real_samples(dataset, n_samples):
    # 随机选择一批样本
    indices = np.random.randint(0, dataset.shape[0], n_samples)
    # 从数据集中选择这些样本
    X = dataset[indices]
    # 创建标签，全部为真实样本（因为这是真实样本）
    y = np.ones((n_samples, 1))
    return X, y

# 定义生成假样本的函数
def generate_fake_samples(generator, latent_dim, n_samples):
    # 生成随机噪声
    x_input = generate_latent_points(latent_dim, n_samples)
    # 使用生成器生成假样本
    X = generator.predict(x_input)
    # 创建标签，全部为假样本（因为这是假样本）
    y = np.zeros((n_samples, 1))
    return X, y

# 定义生成随机噪声的函数
def generate_latent_points(latent_dim, n_samples):
    # 生成随机噪声
    x_input = np.random.randn(latent_dim * n_samples)
    # 转换为形状为(n_samples, latent_dim)的数组
    x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim)
    return x_input

# 加载数据集，这里假设数据集已经经过了预处理，只包含少数类样本
dataset = np.load('minority_class.npy')

# 定义随机噪声的维度
latent_dim = 100

# 构建生成器和判别器模型
generator = build_generator(latent_dim, dataset.shape[1])
discriminator = build_discriminator(dataset.shape[1])

# 构建GAN模型
gan = build_gan(generator, discriminator)

# 训练GAN模型
train_gan(generator, discriminator, gan, dataset, latent_dim, n_epochs=100, batch_size=128)

这段代码中，我们先定义了生成器模型、判别器模型和GAN模型。然后定义了训练函数，其中使用了生成真实样本、生成假样本和生成随机噪声的函数。最后，加载数据集并调用训练函数来训练GAN模型。在训练完成后，我们可以使用生成器模型生成更多的少数类样本。