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Pytorch使用使用MNIST数据集实现基础数据集实现基础GAN和和DCGAN详解详解
今天小编就为大家分享一篇Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解,具有很好的参考价值,希
望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator,数据有真实数据
groundtruth,还有需要网络生成的“fake”数据,目的是网络生成的fake数据可以“骗过”判别器,让判别器认不出来,就是让判
别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据。总的来说是:判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好;生成器生成
的数据骗过判别器的能力越强越好,这个是矛盾的,所以只能交替训练网络。
需要搭建生成器网络和判别器网络,训练的时候交替训练。
首先训练判别器的参数,固定生成器的参数,让判别器判断生成器生成的数据,让其和0接近,让判别器判断真实数据,让其
和1接近;
接着训练生成器的参数,固定判别器的参数,让生成器生成的数据进入判别器,让判断结果和1接近。生成器生成数据需要给
定随机初始值
线性版:线性版:
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import transforms
from torch import optim
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
def showimg(images,count):
images=images.detach().numpy()[0:16,:]
images=255*(0.5*images+0.5)
images = images.astype(np.uint8)
grid_length=int(np.ceil(np.sqrt(images.shape[0])))
plt.figure(figsize=(4,4))
width = int(np.sqrt((images.shape[1])))
gs = gridspec.GridSpec(grid_length,grid_length,wspace=0,hspace=0)
# gs.update(wspace=0, hspace=0)
print('starting...')
for i, img in enumerate(images):
ax = plt.subplot(gs[i])
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_aspect('equal')
plt.imshow(img.reshape([width,width]),cmap = plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
print('showing...')
plt.tight_layout()
plt.savefig('./GAN_Image/%d.png'%count, bbox_inches='tight')
def loadMNIST(batch_size): #MNIST图片的大小是28*28
trans_img=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
trainset=MNIST('./data',train=True,transform=trans_img,download=True)
testset=MNIST('./data',train=False,transform=trans_img,download=True)
# device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
trainloader=DataLoader(trainset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=10)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=10)
return trainset,testset,trainloader,testloader
class discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(discriminator,self).__init__()
self.dis=nn.Sequential(
nn.Linear(784,300),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(300,150),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(150,1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
x=self.dis(x)
return x
class generator(nn.Module):
weixin_38554186
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