我们接下来从这几个方面来探索.
GAN
能用来做什么GAN
的原理GAN
的代码实现GAN
自 2014 年诞生以来, 就一直备受关注, 著名的应用也随即产出, 比如比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等, 大家也将它用于各个地方.
我觉得还有一个比较重要的用途, 很多人都会缺少数据集, 那么就通过GAN
去生成数据集了, 通过调节部分参数来进行数据集的产生的相似度.
GAN 的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络,G(Generator)
和 D(Discriminator)
。正如它的名字所暗示的那样, 它们的功能分别是:
G
是一个生成图片的网络, 它接收一个随机的噪声(随机生成的图片)z
, 通过这个噪声生成图片,记做G(z)
. D
是一个判别网络, 判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x
, x
代表一张图片,输出D(x)
代表x
为真实图片的概率,如果为>0.5
,就代表是真实(相似)的图片,反之,就代表不是真实的图片。
我们通过一个假产品宣传的例子来理解:
首先, 我们来定义一下角色.
'专家'(生成网络)
'我们'(判别网络)
'专家'
的手里面拿着一堆高仿的产品, 正在进行宣讲, 我们是熟知真品的相关信息的, 通过去对比两个产品之间的差距, 来判断是赝品的可能性.
这时, 我们就可以引出来一个概念, 如果'专家'
团队比较厉害, 完美的仿造了我们的判断依据, 比如说产出方, 发明日期, 说明文等等, 那么我们就会觉得他是真的, 那么他就是一个好的生成网络
, 反之, 我们会判断他是赝品.
从我们(判别网络)
出发, 我们的判断条件越苛刻, 赝品和真品之间的差距会越来越小, 这样的最后的产出就是真假难分, 完全被模仿了.
相关资源
Generative Adversarial Networks, 深层的原理推荐大家可以去阅读以下这一篇论文.
*
损失函数等相关细节我们在实现里在讲
接下来我们就以 mnist
来实现 GAN
吧.
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('./Dataset/datasets/MNIST_data', one_hot=False)
我们通过tensorflow
去下载mnist
的数据集, 然后加载到内存, one-hot
参数决定我们的label
是否要经过编码(mnist 数据集是有 10 个类别), 但是我们判别网络是对比真实的和生成的之间的区别以及相似的可能性, 所以不需要执行one-hot
编码了.
这里读取出来的图片已经归一化到[0, 1]之间了.
def show_images(images):
images = np.reshape(images, [images.shape[0], -1]) # images reshape to (batch_size, D)
sqrtn = int(np.ceil(np.sqrt(images.shape[0])))
sqrtimg = int(np.ceil(np.sqrt(images.shape[1])))
fig = plt.figure(figsize=(sqrtn, sqrtn))
gs = gridspec.GridSpec(sqrtn, sqrtn)
gs.update(wspace=0.05, hspace=0.05)
for i, img in enumerate(images):
ax = plt.subplot(gs[i])
plt.axis('off')
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_aspect('equal')
plt.imshow(img.reshape([sqrtimg,sqrtimg]))
这里有一个小问题, 如果是在Notebook
中执行, 记得加上这句话, 否则需要执行两次才会绘制.
%matplotlib inline
def preprocess_img(x):
return 2 * x - 1.0
def deprocess_img(x):
return (x + 1.0) / 2.0
生成网络
def generator(z):
with tf.variable_scope("generator"):
fc1 = tf.layers.dense(inputs=z, units=1024, activation=tf.nn.relu)
bn1 = tf.layers.batch_normalization(inputs=fc1, training=True)
fc2 = tf.layers.dense(inputs=bn1, units=7*7*128, activation=tf.nn.relu)
bn2 = tf.layers.batch_normalization(inputs=fc2, training=True)
reshaped = tf.reshape(bn2, shape=[-1, 7, 7, 128])
conv_transpose1 = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=reshaped, filters=64, kernel_size=4, strides=2, activation=tf.nn.relu,
padding='same')
bn3 = tf.layers.batch_normalization(inputs=conv_transpose1, training=True)
conv_transpose2 = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=bn3, filters=1, kernel_size=4, strides=2, activation=tf.nn.tanh,
padding='same')
img = tf.reshape(conv_transpose2, shape=[-1, 784])
return img
判别网络
def discriminator(x):
with tf.variable_scope("discriminator"):
unflatten = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=unflatten, kernel_size=5, strides=1, filters=32 ,activation=leaky_relu)
maxpool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=2, strides=2)
conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=maxpool1, kernel_size=5, strides=1, filters=64,activation=leaky_relu)
maxpool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=2, strides=2)
flatten = tf.reshape(maxpool2, shape=[-1, 1024])
fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=1024, activation=leaky_relu)
logits = tf.layers.dense(inputs=fc1, units=1)
return logits
激活函数我们使用了leaky_relu
, 他的代码实现是
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
activation = tf.maximum(x,alpha*x)
return activation
它和 relu
的区别就是, 小于 0 的值也会给与一点小的权重进行保留.
def gan_loss(logits_real, logits_fake):
# Target label vector for generator loss and used in discriminator loss.
true_labels = tf.ones_like(logits_fake)
# DISCRIMINATOR loss has 2 parts: how well it classifies real images and how well it
# classifies fake images.
real_image_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits_real, labels=true_labels)
fake_image_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits_fake, labels=1-true_labels)
# Combine and average losses over the batch
D_loss = real_image_loss + fake_image_loss
D_loss = tf.reduce_mean(D_loss)
# GENERATOR is trying to make the discriminator output 1 for all its images.
# So we use our target label vector of ones for computing generator loss.
G_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits_fake, labels=true_labels)
# Average generator loss over the batch.
G_loss = tf.reduce_mean(G_loss)
return D_loss, G_loss
损失我们分为两部分, 一部分是生成网络的, 一部分是判别网络的.
生成网络的损失定义为, 生成图像的类别与真实标签(全是 1)的交叉熵损失.
$$ loss_{generate} = -\sum_i^n(Y_ilogG_i + (1 - Y_i)logG_i) $$
判别网络的损失定义为, 我们将真实图片的标签设置为 1, 生成图片的标签设置为 0, 然后由真实图片的输出以及生成图片的输出的交叉熵损失和.
T: True
, G: Generate
生成损失
$$ loss_{G} = -\sum_i^n(Y_ilogG_i + (1 - Y_i)logG_i) $$
真实图片损失
$$ loss_{T} = -\sum_i^n(Y_ilogT_i + (1 - Y_i)logT_i) $$
总损失
$$ Loss_{D} = loss_{G} + loss_{T} $$
def run_a_gan(sess, G_train_step, G_loss, D_train_step, D_loss, G_extra_step, D_extra_step,\
show_every=250, print_every=50, batch_size=128, num_epoch=10):
# compute the number of iterations we need
max_iter = int(mnist.train.num_examples*num_epoch/batch_size)
for it in range(max_iter):
# every show often, show a sample result
if it % show_every == 0:
samples = sess.run(G_sample)
fig = show_images(samples[:16])
plt.show()
print()
# run a batch of data through the network
minibatch,minbatch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
_1, D_loss_curr = sess.run([D_train_step, D_loss], feed_dict={x: minibatch})
_2, G_loss_curr = sess.run([G_train_step, G_loss])
if it % show_every == 0:
print(_1,_2)
# print loss every so often.
# We want to make sure D_loss doesn't go to 0
if it % print_every == 0:
print('Iter: {}, D: {:.4}, G:{:.4}'.format(it,D_loss_curr,G_loss_curr))
print('Final images')
samples = sess.run(G_sample)
fig = show_images(samples[:16])
plt.show()
这里就是开始训练了, 并展示训练的结果.
刚开始的时候, 还没学会怎么模仿.
经过学习改进.
该文章参考了知乎的文章.