Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解


Posted in Python onJanuary 10, 2020

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:

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):
 def __init__(self,input_size):
 super(generator,self).__init__()
 self.gen=nn.Sequential(
  nn.Linear(input_size,150),
  nn.ReLU(True),
  nn.Linear(150,300),
  nn.ReLU(True),
  nn.Linear(300,784),
  nn.Tanh()
 )
 def forward(self, x):
 x=self.gen(x)
 return x
 
if __name__=="__main__":
 criterion=nn.BCELoss()
 num_img=100
 z_dimension=100
 D=discriminator()
 G=generator(z_dimension)
 trainset, testset, trainloader, testloader = loadMNIST(num_img) # data
 d_optimizer=optim.Adam(D.parameters(),lr=0.0003)
 g_optimizer=optim.Adam(G.parameters(),lr=0.0003)
 '''
 交替训练的方式训练网络
 先训练判别器网络D再训练生成器网络G
 不同网络的训练次数是超参数
 也可以两个网络训练相同的次数
 这样就可以不用分别训练两个网络
 '''
 count=0
 #鉴别器D的训练,固定G的参数
 epoch = 100
 gepoch = 1
 for i in range(epoch):
 for (img, label) in trainloader:
  # num_img=img.size()[0]
  real_img=img.view(num_img,-1)#展开为28*28=784
  real_label=torch.ones(num_img)#真实label为1
  fake_label=torch.zeros(num_img)#假的label为0
 
  #compute loss of real_img
  real_out=D(real_img) #真实图片送入判别器D输出0~1
  d_loss_real=criterion(real_out,real_label)#得到loss
  real_scores=real_out#真实图片放入判别器输出越接近1越好
 
  #compute loss of fake_img
  z=torch.randn(num_img,z_dimension)#随机生成向量
  fake_img=G(z)#将向量放入生成网络G生成一张图片
  fake_out=D(fake_img)#判别器判断假的图片
  d_loss_fake=criterion(fake_out,fake_label)#假的图片的loss
  fake_scores=fake_out#假的图片放入判别器输出越接近0越好
 
  #D bp and optimize
  d_loss=d_loss_real+d_loss_fake
  d_optimizer.zero_grad() #判别器D的梯度归零
  d_loss.backward() #反向传播
  d_optimizer.step() #更新判别器D参数
 
  #生成器G的训练compute loss of fake_img
  for j in range(gepoch):
  fake_label = torch.ones(num_img) # 真实label为1
  z = torch.randn(num_img, z_dimension) # 随机生成向量
  fake_img = G(z) # 将向量放入生成网络G生成一张图片
  output = D(fake_img) # 经过判别器得到结果
  g_loss = criterion(output, fake_label)#得到假的图片与真实标签的loss
  #bp and optimize
  g_optimizer.zero_grad() #生成器G的梯度归零
  g_loss.backward() #反向传播
  g_optimizer.step()#更新生成器G参数
 print('Epoch [{}/{}], d_loss: {:.6f}, g_loss: {:.6f} '
   'D real: {:.6f}, D fake: {:.6f}'.format(
  i, epoch, d_loss.data[0], g_loss.data[0],
  real_scores.data.mean(), fake_scores.data.mean()))
 showimg(fake_img,count)
 # plt.show()
 count += 1

这里的图分别是 epoch为0、50、100、150、190的运行结果,可以看到图片中的数字并不单一

Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

卷积版 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks:

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
from torch.autograd import Variable
 
import matplotlib.gridspec as gridspec
import os
 
def showimg(images,count):
 images=images.to('cpu')
 images=images.detach().numpy()
 images=images[[6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96]]
 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 = images.shape[2]
 gs = gridspec.GridSpec(grid_length,grid_length,wspace=0,hspace=0)
 print(images.shape)
 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_Imaget/%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.Conv2d(1,32,5,stride=1,padding=2),
  nn.LeakyReLU(0.2,True),
  nn.MaxPool2d((2,2)),
 
  nn.Conv2d(32,64,5,stride=1,padding=2),
  nn.LeakyReLU(0.2,True),
  nn.MaxPool2d((2,2))
 )
 self.fc=nn.Sequential(
  nn.Linear(7 * 7 * 64, 1024),
  nn.LeakyReLU(0.2, True),
  nn.Linear(1024, 1),
  nn.Sigmoid()
 )
 def forward(self, x):
 x=self.dis(x)
 x=x.view(x.size(0),-1)
 x=self.fc(x)
 return x
 
class generator(nn.Module):
 def __init__(self,input_size,num_feature):
 super(generator,self).__init__()
 self.fc=nn.Linear(input_size,num_feature) #1*56*56
 self.br=nn.Sequential(
  nn.BatchNorm2d(1),
  nn.ReLU(True)
 )
 self.gen=nn.Sequential(
  nn.Conv2d(1,50,3,stride=1,padding=1),
  nn.BatchNorm2d(50),
  nn.ReLU(True),
 
  nn.Conv2d(50,25,3,stride=1,padding=1),
  nn.BatchNorm2d(25),
  nn.ReLU(True),
 
  nn.Conv2d(25,1,2,stride=2),
  nn.Tanh()
 )
 def forward(self, x):
 x=self.fc(x)
 x=x.view(x.size(0),1,56,56)
 x=self.br(x)
 x=self.gen(x)
 return x
 
if __name__=="__main__":
 criterion=nn.BCELoss()
 num_img=100
 z_dimension=100
 D=discriminator()
 G=generator(z_dimension,3136) #1*56*56
 trainset, testset, trainloader, testloader = loadMNIST(num_img) # data
 D=D.cuda()
 G=G.cuda()
 d_optimizer=optim.Adam(D.parameters(),lr=0.0003)
 g_optimizer=optim.Adam(G.parameters(),lr=0.0003)
 '''
 交替训练的方式训练网络
 先训练判别器网络D再训练生成器网络G
 不同网络的训练次数是超参数
 也可以两个网络训练相同的次数,
 这样就可以不用分别训练两个网络
 '''
 count=0
 #鉴别器D的训练,固定G的参数
 epoch = 100
 gepoch = 1
 for i in range(epoch):
 for (img, label) in trainloader:
  # num_img=img.size()[0]
  img=Variable(img).cuda()
  real_label=Variable(torch.ones(num_img)).cuda()#真实label为1
  fake_label=Variable(torch.zeros(num_img)).cuda()#假的label为0
 
  #compute loss of real_img
  real_out=D(img) #真实图片送入判别器D输出0~1
  d_loss_real=criterion(real_out,real_label)#得到loss
  real_scores=real_out#真实图片放入判别器输出越接近1越好
 
  #compute loss of fake_img
  z=Variable(torch.randn(num_img,z_dimension)).cuda()#随机生成向量
  fake_img=G(z)#将向量放入生成网络G生成一张图片
  fake_out=D(fake_img)#判别器判断假的图片
  d_loss_fake=criterion(fake_out,fake_label)#假的图片的loss
  fake_scores=fake_out#假的图片放入判别器输出越接近0越好
 
  #D bp and optimize
  d_loss=d_loss_real+d_loss_fake
  d_optimizer.zero_grad() #判别器D的梯度归零
  d_loss.backward() #反向传播
  d_optimizer.step() #更新判别器D参数
 
  #生成器G的训练compute loss of fake_img
  for j in range(gepoch):
  fake_label = Variable(torch.ones(num_img)).cuda() # 真实label为1
  z = Variable(torch.randn(num_img, z_dimension)).cuda() # 随机生成向量
  fake_img = G(z) # 将向量放入生成网络G生成一张图片
  output = D(fake_img) # 经过判别器得到结果
  g_loss = criterion(output, fake_label)#得到假的图片与真实标签的loss
  #bp and optimize
  g_optimizer.zero_grad() #生成器G的梯度归零
  g_loss.backward() #反向传播
  g_optimizer.step()#更新生成器G参数
  # if ((i+1)%1000==0):
  # print("[%d/%d] GLoss: %.5f" % (i + 1, gepoch, g_loss.data[0]))
 print('Epoch [{}/{}], d_loss: {:.6f}, g_loss: {:.6f} '
   'D real: {:.6f}, D fake: {:.6f}'.format(
  i, epoch, d_loss.data[0], g_loss.data[0],
  real_scores.data.mean(), fake_scores.data.mean()))
 showimg(fake_img,count)
 plt.show()
 count += 1

这里的gepoch设置为1,运行39次的结果是:

Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

gepoch设置为2,运行0、25、50、75、100次的结果是:

Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

gepoch设置为3,运行25、50、75次的结果是:

Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

gepoch设置为4,运行0、10、20、30、35次的结果是:

Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

gepoch设置为5,运行0、10、20、25、29次的结果是:

Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

gepoch设置为3,z_dimension设置为190,epoch运行0、10、15、20、25、35的结果是:

Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解

可以看到生成的数字基本没有太多的规律,可能最终都是同个数字,不能生成指定的数字,CGAN就很好的解决这个问题,可以生成指定的数字 Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式

以上这篇Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
windows下安装python paramiko模块的代码
Feb 10 Python
Python中非常实用的一些功能和函数分享
Feb 14 Python
python正则表达式之作业计算器
Mar 18 Python
python如何查看系统网络流量的信息
Sep 12 Python
详谈Python高阶函数与函数装饰器(推荐)
Sep 30 Python
Python编程产生非均匀随机数的几种方法代码分享
Dec 13 Python
python3 打开外部程序及关闭的示例
Nov 06 Python
Python 计算任意两向量之间的夹角方法
Jul 05 Python
Python中的list与tuple集合区别解析
Oct 12 Python
OpenCV python sklearn随机超参数搜索的实现
Jan 17 Python
Python HTMLTestRunner如何下载生成报告
Sep 04 Python
python中str内置函数用法总结
Dec 27 Python
Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式
Jan 10 #Python
pytorch实现mnist分类的示例讲解
Jan 10 #Python
pytorch 准备、训练和测试自己的图片数据的方法
Jan 10 #Python
pytorch GAN伪造手写体mnist数据集方式
Jan 10 #Python
MNIST数据集转化为二维图片的实现示例
Jan 10 #Python
pytorch:实现简单的GAN示例(MNIST数据集)
Jan 10 #Python
pytorch GAN生成对抗网络实例
Jan 10 #Python
You might like
php学习之运算符相关概念
2011/06/09 PHP
PHP根据传来的16进制颜色代码自动改变背景颜色
2014/06/13 PHP
php延迟静态绑定实例分析
2015/02/08 PHP
Yii针对添加行的增删改查操作示例
2016/10/18 PHP
[原创]php实现数组按拼音顺序排序的方法
2017/05/03 PHP
PHP与JavaScript针对Cookie的读写、交互操作方法详解
2017/08/07 PHP
Jquery实现Div上下移动示例
2014/04/23 Javascript
zepto.js中tap事件阻止冒泡的实现方法
2015/02/12 Javascript
JavaScript实现图片懒加载(Lazyload)
2016/11/28 Javascript
详解ECMAScript6入门--Class对象
2017/04/27 Javascript
vue.js声明式渲染和条件与循环基础知识
2017/07/31 Javascript
Angular数据绑定机制原理
2018/04/17 Javascript
seajs下require书写约定实例分析
2018/05/16 Javascript
通过nodejs 服务器读取HTML文件渲染到页面的方法
2018/05/17 NodeJs
bootstrap 路径导航 分页 进度条的实例代码
2018/08/06 Javascript
微信小程序实现搜索历史功能
2020/03/26 Javascript
urllib和BeautifulSoup爬取维基百科的词条简单实例
2018/01/17 Python
python操作oracle的完整教程分享
2018/01/30 Python
对dataframe进行列相加,行相加的实例
2018/06/08 Python
Django中使用Whoosh进行全文检索的方法
2019/03/31 Python
python爬虫数据保存到mongoDB的实例方法
2020/07/28 Python
scrapy实践之翻页爬取的实现
2021/01/05 Python
python中xlrd模块的使用详解
2021/02/01 Python
20佳惊艳的HTML5应用程序示例分享
2011/05/03 HTML / CSS
女士鞋子、包包和服装在线,第一款10美元:ShoeDazzle
2019/07/26 全球购物
人事行政主管岗位职责
2013/12/22 职场文书
产品质量承诺范本
2014/03/31 职场文书
农村文化活动总结
2014/08/28 职场文书
2015年仓库工作总结
2015/04/09 职场文书
2021年pycharm的最新安装教程及基本使用图文详解
2021/04/03 Python
如何用PHP websocket实现网页实时聊天
2021/05/26 PHP
MySQL如何使用使用Xtrabackup进行备份和恢复
2021/06/21 MySQL
python编程项目中线上问题排查与解决
2021/11/01 Python
python利用while求100内的整数和方式
2021/11/07 Python
多人盗宝《绿林侠盗》第三赛季4.5上线 跨平台实装
2022/04/03 其他游戏
mysql 8.0.27 绿色解压版安装教程及配置方法
2022/04/20 MySQL