基于Matlab实现手写数字图片生成的GAN算法解析

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5星 · 超过95%的资源 2 下载量 130 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 44KB ZIP 举报
资源摘要信息: 本资源是一份基于Matlab平台的生成对抗网络（GAN）相关算法的实践示例包，名为GAN-Base-on-Matlab-master.zip。该资源主要介绍了生成手写数字图片的过程，并提供了三种不同的算法实现。其中，example_1和example_2通过训练生成对抗网络来生成手写数字图片，展示了如何搭建一个基础的GAN网络结构。而example_3提供的算法难度较大，可能涉及到更复杂的网络结构或者训练技巧。这份资源适合希望深入了解和实践GAN技术的Matlab用户，尤其是在图像生成领域有兴趣的研究者或开发者。 知识点详细说明: 1. 生成对抗网络（GAN）概念：GAN是一种深度学习框架，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是创建数据（例如图像），使其尽可能接近真实数据；而判别器的任务是区分生成的数据和真实数据。在训练过程中，两者相互竞争，最终目的是训练生成器能够生成足够真实的数据。 2. GAN在手写数字图片生成中的应用：在本资源中，GAN被应用于生成手写数字图片。这一应用场景通常引用的是MNIST数据集，该数据集包含了大量的手写数字图像，广泛用于训练各种图像处理系统。通过GAN，可以生成新的、与真实手写数字相似的图像，这对于提高机器学习模型的泛化能力非常有用。 3. 简单GAN网络结构搭建：资源中提供的example_1和example_2展示了如何构建一个基础的GAN网络结构。这通常包括定义生成器和判别器的神经网络结构，选择适当的损失函数和优化器，以及编写训练过程中的迭代步骤。对于Matlab用户而言，这些代码示例将帮助他们快速理解和实现GAN网络。 4. 高难度GAN算法实现：example_3可能涉及更高级的GAN变体或者复杂的网络结构设计。这可能包括DCGAN（深度卷积生成对抗网络）、WGAN（Wasserstein生成对抗网络）、或者Progressive GAN等。高难度算法往往能够生成更高质量的图像，并且在细节上更加接近真实数据。 5. Matlab平台的优势：Matlab是一个高性能的数值计算和可视化环境，它提供了一套完整工具箱和函数库，可以用来快速实现数学计算、算法开发和数据可视化。在机器学习和深度学习领域，Matlab支持直接使用矩阵和数组进行编程，使得算法实现更为直观和高效。此外，Matlab的深度学习工具箱还提供了大量预设模型和功能，可以简化GAN等复杂算法的开发和测试。 6. Matlab在GAN实践中的应用：在Matlab环境下，研究人员可以方便地进行GAN模型的设计、训练和评估。Matlab提供了丰富的函数和工具来帮助用户处理数据集、定义网络结构、监控训练过程，并对生成的图片进行质量评估。此外，Matlab的GUI（图形用户界面）功能允许用户更加直观地操作和调试GAN模型，这在Python或其他编程语言中可能需要更多的代码才能实现。 总结而言，GAN-Base-on-Matlab-master.zip这份资源为Matlab用户提供了实践生成对抗网络的机会，特别是针对生成手写数字图片这一应用场景。用户可以从简单的网络结构搭建开始，逐步深入到更高级的GAN算法实现，通过Matlab的强大功能加速他们的研究和开发进程。这份资源适合那些希望在图像生成领域有所建树的研究者和开发者使用。

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2022-07-14 上传
matlab版本的GAN网络，对抗生成网络

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

2023-07-12 上传
这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN模型中定义生成器（generator）、监督模型（supervisor）、判别器（discriminator）、恢复模型（recovery）和嵌入器（embedder）。 在该方法中，使用各个类的...

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B，所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传
这段代码定义了一个 GATrainer 类，用于训练图像转换模型 CycleGAN 中的生成器模型 g_A。在初始化函数中，它使用 PaddlePaddle 框架的 fluid.default_main_program() 函数克隆默认的主程序，并使用 with fluid....

self.init_size = opt.img_size // 4 self.l1 = nn.Sequential(nn.Linear(opt.latent_dim, 128 * self.init_size ** 2)) self.conv_blocks = nn.Sequential( #请参见read_me.pdf文件中关于生成网络的结果说明补充代码 *block(opt.latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh()

2023-05-19 上传
这段代码是一个生成对抗网络（GAN）中的生成器部分。首先，`opt.img_size`是输入图像的大小，`self.init_size`是经过多次下采样后得到的 feature map 的大小。然后，`self.l1`是一个全连接层，将随机噪声 `opt....

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

2023-02-17 上传
这是一个用 PyTorch 实现的条件 GAN，以下是代码的简要解释： 首先引入 PyTorch 相关的库和模块： ``` import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, ...

解释这段代码def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), # TODO: 添加最后一个线性层，最终输出为一个实数 nn.Linear(512, 1) )

2023-06-02 上传
这是一个用于生成对抗网络（GAN）中的判别器（Discriminator）的初始化函数。GAN是一种机器学习模型，由一个生成器（Generator）和一个判别器组成，旨在生成与真实数据相似的数据。在GAN中，判别器负责判断输入的...

for _ in tqdm(range(train_steps), desc='Joint networks training'): #Train the generator (k times as often as the discriminator) # Here k=2 for _ in range(2): X_ = next(synth.get_batch_data(stock_data, n_windows=len(stock_data))) Z_ = next(synth.get_batch_noise()) # Train the generator step_g_loss_u, step_g_loss_s, step_g_loss_v = synth.train_generator(X_, Z_, generator_opt) # Train the embedder step_e_loss_t0 = synth.train_embedder(X_, embedder_opt) X_ = next(synth.get_batch_data(stock_data, n_windows=len(stock_data))) Z_ = next(synth.get_batch_noise()) step_d_loss = synth.discriminator_loss(X_, Z_) if step_d_loss > 0.15: step_d_loss = synth.train_discriminator(X_, Z_, discriminator_opt) sample_size = 250 idx = np.random.permutation(len(stock_data))[:sample_size]

2023-07-12 上传
这段代码是一个用于训练生成对抗网络（GAN）的代码片段。在这段代码中，有两个主要的训练循环：生成器的训练和判别器的训练。 首先，在生成器的训练循环中，使用了一个生成器优化器（`generator_opt`）来训练生成器...

etg, netd = NetG(opt), NetD(opt) map_location = lambda storage, loc: storage if opt.netd_path: print(opt.netd_path) netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) if opt.netg_path: netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 定义优化器和损失 optimizer_g = t.optim.Adam(netg.parameters(), opt.lr1, betas=(opt.beta1, 0.999)) optimizer_d = t.optim.Adam(netd.parameters(), opt.lr2, betas=(opt.beta1, 0.999)) criterion = t.nn.BCELoss().to(device) # 真图片label为1，假图片label为0 # noises为生成网络的输入 true_labels = t.ones(opt.batch_size).to(device) fake_labels = t.zeros(opt.batch_size).to(device) fix_noises = t.randn(opt.batch_size, opt.nz, 1, 1).to(device) noises = t.randn(opt.batch_size, opt.nz, 1, 1).to(device) errord_meter = AverageValueMeter() errorg_meter = AverageValueMeter() epochs = range(opt.max_epoch)的含义

2023-05-31 上传
这段代码是对生成对抗网络中的生成器和判别器进行初始化，并设置优化器、损失函数以及真实和虚假图片的标签等。 1. NetG和NetD是两个神经网络，分别代表生成器和判别...最终将这些参数和实例返回，用于后续的GAN训练。

请解释下面这段代码 max_images_num = data_reader.max_images_num() shuffle = True if args.run_ce: np.random.seed(10) fluid.default_startup_program().random_seed = 90 max_images_num = 1 shuffle = False data_shape = [-1] + data_reader.image_shape() input_A = fluid.layers.data( name='input_A', shape=data_shape, dtype='float32') input_B = fluid.layers.data( name='input_B', shape=data_shape, dtype='float32') fake_pool_A = fluid.layers.data( name='fake_pool_A', shape=data_shape, dtype='float32') fake_pool_B = fluid.layers.data( name='fake_pool_B', shape=data_shape, dtype='float32') g_A_trainer = GATrainer(input_A, input_B) g_B_trainer = GBTrainer(input_A, input_B) d_A_trainer = DATrainer(input_A, fake_pool_A) d_B_trainer = DBTrainer(input_B, fake_pool_B)

2023-06-07 上传
这段代码主要是定义了一些变量和数据输入层，以及对GAN模型中的四个网络训练器进行初始化。具体解释如下： - `max_images_num = data_reader.max_images_num()`：从数据读取器中获取图像的最大数量，用于后面的训练...

def forward(self, z): out = self.l1(z) out = out.view(out.shape[0], 128, self.init_size, self.init_size) img = self.conv_blocks(out) return img

2023-05-19 上传
这段代码是一个PyTorch模型的前向传播函数。模型输入一个张量z，经过一层全连接层self.l1后，将输出的张量out通过view函数变为一个四维...这个模型的主要目的是生成图像，可能是一个基于GAN（生成式对抗网络）的模型。
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