cGan minst数据集代码

cGAN (Conditional Generative Adversarial Networks) 是一种深度学习模型，它结合了生成对抗网络（GAN）和条件随机场的思想，用于生成具有特定条件的数据，比如给定类别标签的图像。对于 MNIST 数据集，这是一个手写数字识别任务的经典数据集，我们可以使用 cGAN 来生成看起来像 MNIST 的新图片，同时保持指定的数字类别。

在 Python 中，特别是使用 TensorFlow 或 PyTorch 实现 cGAN 生成 MNIST 数据集的代码可能会包括以下几个步骤：

1. 导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, datasets, models

2. 加载和预处理 MNIST 数据：

(train_images, _), (_, _) = datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255.0

3. 定义 GAN 架构：

def make_generator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    # 添加一些卷积层和上采样层
    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)  # Note the width and height are swapped

    model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))
    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'))
    return model

def make_discriminator_model():
    model = tf.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

4. 训练模型：

# 创建并编译模型
generator = make_generator_model()
discriminator = make_discriminator_model()

# 定义损失函数和优化器
cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
d_loss_metric = tf.keras.metrics.Mean()
g_loss_metric = tf.keras.metrics.Mean()

optimizer_g = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)
optimizer_d = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)

# ... 然后编写训练循环 ...