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Pytorch从零开始实战——生成对抗网络入门

本系列来源于365天深度学习训练营

原作者K同学

环境准备

本文基于Jupyter notebook，使用Python3.8，Pytorch1.8+cpu，本次实验目的是了解生成对抗网络。

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型。GAN由两个主要组成部分组成：生成器和判别器。这两个部分通过对抗的方式共同学习，使得生成器能够生成逼真的数据，而判别器能够区分真实数据和生成的数据。

生成器的任务是生成与真实数据相似的样本。它接收一个随机噪声向量，然后通过深度神经网络将这个随机噪声转换为具体的数据样本。在图像生成的场景中，生成器通常将随机噪声映射为图像。生成器的目标是欺骗判别器，使其无法区分生成的样本和真实的样本。生成器的训练目标是最小化生成的样本与真实样本之间的差异。

判别器的任务是对给定的样本进行分类，判断它是来自真实数据集还是由生成器生成的。它接收真实样本和生成样本，然后通过深度神经网络输出一个概率，表示输入样本是真实样本的概率。判别器的目标是准确地分类样本，使其能够正确地区分真实数据和生成的数据。判别器的训练目标是最大化正确分类的概率。

导入相关包。

import torch
import torch.nn as nn
import argparse
import os
import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torch.autograd import Variable

创建文件夹，分别保存训练过程中的图像、模型参数和数据集。

os.makedirs("./images/", exist_ok=True) # 训练过程中图片效果
os.makedirs("./save/", exist_ok=True) # 训练完成时模型保存位置
os.makedirs("./datasets/", exist_ok=True) # 数据集位置

设置超参数。
b1、b2为Adam优化算法的参数，其中b1是梯度的一阶矩估计的衰减系数，b2是梯度的二阶矩估计的衰减系数。
latent_dim表示生成器输入的随机噪声向量的维度。这个噪声向量用于生成器产生新样本。
sample_interval表示在训练过程中每隔多少个batch保存一次生成器生成的样本图像，以便观察生成效果。

epochs = 20
batch_size = 64
lr = 0.0002
b1 = 0.5
b2 = 0.999
latent_dim=100
img_size=28
channels=1
sample_interval=500

设定图像尺寸并检查cuda，本次使用的设备没有cuda。

img_shape = (channels, img_size, img_size) # (1, 28, 28)
img_area = np.prod(img_shape) # 784## 设置cuda
cuda = True if torch.cuda.is_available() else False
print(cuda) # False

本次使用GAN来生成手写数字，首先下载mnist数据集。

mnist = datasets.MNIST(root='./datasets/', train=True, download=True,transform=transforms.Compose([transforms.Resize(img_size),transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])]))

使用dataloader划分批次与打乱。

dataloader = DataLoader(mnist,batch_size=batch_size,shuffle=True,
)len(dataloader) # 938

模型定义

首先定义鉴别器模型，代码中LeakyReLU是ReLU激活函数的变体，它引入了一个小的负斜率，在负输入值范围内，而不是将它们直接置零。这个斜率通常是一个小的正数，例如0.01。

class Discriminator(nn.Module):def __init__(self):super(Discriminator, self).__init__()self.model = nn.Sequential(nn.Linear(img_area, 512),        nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),  nn.Linear(512, 256),             nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Linear(256, 1),              nn.Sigmoid(),                    )def forward(self, img):img_flat = img.view(img.size(0), -1) validity = self.model(img_flat)     return validity         # 返回的是一个[0, 1]间的概率

定义生成器模型，用于输出图像。

class Generator(nn.Module):def __init__(self):super(Generator, self).__init__()def block(in_feat, out_feat, normalize=True):      layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)]          if normalize:layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))   return layersself.model = nn.Sequential(*block(latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256),                         *block(256, 512),                         *block(512, 1024),                       nn.Linear(1024, img_area),                nn.Tanh()                                )def forward(self, z):                           imgs = self.model(z)                       imgs = imgs.view(imgs.size(0), *img_shape)  # reshape成(64, 1, 28, 28)return imgs                                 # 输出为64张大小为(1, 28, 28)的图像

开始训练

创建生成器、判别器对象。

generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

定义损失函数。这个其实就是二分类的交叉熵损失。

criterion = torch.nn.BCELoss()

定义优化函数。

optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, betas=(b1, b2))
optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, betas=(b1, b2))

开始训练，实现GAN训练过程，其中生成器和判别器交替训练，通过对抗过程使得生成器生成逼真的图像，而判别器不断提高对真实和生成图像的判别能力。

for epoch in range(epochs):                   # epoch:50for i, (imgs, _) in enumerate(dataloader):  # imgs:(64, 1, 28, 28)     _:label(64)imgs = imgs.view(imgs.size(0), -1)    # 将图片展开为28*28=784  imgs:(64, 784)real_img = Variable(imgs)     # 将tensor变成Variable放入计算图中，tensor变成variable之后才能进行反向传播求梯度real_label = Variable(torch.ones(imgs.size(0), 1))    ## 定义真实的图片label为1fake_label = Variable(torch.zeros(imgs.size(0), 1))    ## 定义假的图片的label为0real_out = discriminator(real_img)            # 将真实图片放入判别器中loss_real_D = criterion(real_out, real_label) # 得到真实图片的lossreal_scores = real_out                        # 得到真实图片的判别值，输出的值越接近1越好## 计算假的图片的损失## detach(): 从当前计算图中分离下来避免梯度传到G，因为G不用更新z = Variable(torch.randn(imgs.size(0), latent_dim))     ## 随机生成一些噪声, 大小为(128, 100)fake_img    = generator(z).detach()                                    ## 随机噪声放入生成网络中，生成一张假的图片。fake_out    = discriminator(fake_img)                                  ## 判别器判断假的图片loss_fake_D = criterion(fake_out, fake_label)                       ## 得到假的图片的lossfake_scores = fake_out## 损失函数和优化loss_D = loss_real_D + loss_fake_D  # 损失包括判真损失和判假损失optimizer_D.zero_grad()             # 在反向传播之前，先将梯度归0loss_D.backward()                   # 将误差反向传播optimizer_D.step()                  # 更新参数z = Variable(torch.randn(imgs.size(0), latent_dim))     ## 得到随机噪声fake_img = generator(z)                                             ## 随机噪声输入到生成器中，得到一副假的图片output = discriminator(fake_img)                                    ## 经过判别器得到的结果## 损失函数和优化loss_G = criterion(output, real_label)                              ## 得到的假的图片与真实的图片的label的lossoptimizer_G.zero_grad()                                             ## 梯度归0loss_G.backward()                                                   ## 进行反向传播optimizer_G.step()                                                  ## step()一般用在反向传播后面,用于更新生成网络的参数## 打印训练过程中的日志## item():取出单元素张量的元素值并返回该值，保持原元素类型不变if (i + 1) % 100 == 0:print("[Epoch %d/%d] [Batch %d/%d] [D loss: %f] [G loss: %f] [D real: %f] [D fake: %f]"% (epoch, epochs, i, len(dataloader), loss_D.item(), loss_G.item(), real_scores.data.mean(), fake_scores.data.mean()))## 保存训练过程中的图像batches_done = epoch * len(dataloader) + iif batches_done % sample_interval == 0:save_image(fake_img.data[:25], "./images/%d.png" % batches_done, nrow=5, normalize=True)

保存模型。

torch.save(generator.state_dict(), './save/generator.pth')
torch.save(discriminator.state_dict(), './save/discriminator.pth')

查看最初的噪声图像。

查看后面生成的图像。

总结

对于GAN，生成器的任务是从随机噪声生成逼真的数据样本，判别器的任务是对给定的数据样本进行分类，判断其是真实数据还是由生成器生成的。生成器和判别器通过对抗的方式进行训练。在每个训练迭代中，生成器试图生成逼真的样本以欺骗判别器，而判别器努力提高自己的能力，以正确地区分真实和生成的样本。这种对抗训练的动态平衡最终导致生成器生成高质量、逼真的样本。

总之，GAN实现了在无监督情况下学习数据分布的能力，被广泛用于生成逼真图像、视频等数据。