人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用

2023-11-03

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用，本文将具体介绍DCGAN模型的原理，并使用PyTorch搭建一个简单的DCGAN模型。我们将提供模型代码，并使用一些数据样例进行训练和测试。最后，我们将展示训练过程中的损失值和准确率。

文章目录：

DCGAN模型简介
DCGAN模型原理
使用PyTorch搭建DCGAN模型
数据样例
训练模型
测试模型
总结

1. DCGAN模型简介

DCGAN全称：Deep Convolutional Generative Adversarial Networks，它是一种生成对抗网络（GAN）的变体，它使用卷积神经网络（CNN）作为生成器和判别器。DCGAN在图像生成任务中表现出色，能够生成具有高分辨率和清晰度的图像。

2. DCGAN模型原理

DCGAN模型由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成图像，而判别器负责判断图像是否为真实图像。在训练过程中，生成器和判别器相互竞争，生成器试图生成越来越逼真的图像，而判别器试图更准确地识别生成的图像是否为真实图像。这个过程持续进行，直到生成器生成的图像足够逼真，以至于判别器无法区分生成的图像和真实图像。

DCGAN模型的数学原理表示：

生成器（Generator）：

G ( z ) = x G(z) = x G(z)=x

其中， z z z是输入的随机噪声向量， x x x是生成的图像。

判别器（Discriminator）：

D ( x ) = y D(x) = y D(x)=y

其中， x x x是输入的图像， y y y是判别器对图像的判断结果，表示图像是否为真实图像。

GAN的损失函数：

min ⁡ G max ⁡ D V ( D , G ) = E x ∼ p d a t a ( x ) [ log ⁡ D ( x ) ] + E z ∼ p z ( z ) [ log ⁡ ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] \min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1-D(G(z)))] GminDmaxV(D,G)=Ex∼pdata(x)[logD(x)]+Ez∼pz(z)[log(1−D(G(z)))]

其中， p d a t a ( x ) p_{data}(x) pdata(x)表示真实数据的分， p z ( z ) p_z(z) pz(z)表示噪声向量的分布， D ( x ) D(x) D(x)表示判别器对图像 x x x的判断结果， G ( z ) G(z) G(z)表示生成器生成的图像， log ⁡ D ( x ) \log D(x) logD(x)表示判别器将真实图像判断为真实图像的概率， log ⁡ ( 1 − D ( G ( z ) ) ) \log(1-D(G(z))) log(1−D(G(z)))表示判别器将生成图像判断为真实图像的概率。

在这里插入图片描述

3. 使用PyTorch搭建DCGAN模型

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as dset
from torch.autograd import Variable

接下来，我们定义生成器和判别器的网络结构：

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            # 输入是一个100维的向量
            nn.ConvTranspose2d(100, 512, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(True),
            # 输出为(512, 4, 4)
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(True),
            # 输出为(256, 8, 8)
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(True),
            # 输出为(128, 16, 16)
            nn.ConvTranspose2d(128, 3, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
            # 输出为(3, 32, 32)
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            # 输入为(3, 32, 32)
            nn.Conv2d(3, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            # 输出为(128, 16, 16)
            nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            # 输出为(256, 8, 8)
            nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            # 输出为(512, 4, 4)
            nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input).view(-1)

4. 数据样例

我们将使用CIFAR-10数据集进行训练。首先，我们需要对数据进行预处理：

if __name__ =="__main__":
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(32),
        transforms.CenterCrop(32),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
    ])
    
    trainset = dset.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)

5. 训练模型

接下来，我们将训练DCGAN模型：

# 初始化生成器和判别器
netG = Generator()
netD = Discriminator()

# 设置损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizerD = optim.Adam(netD.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizerG = optim.Adam(netG.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 训练模型
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 更新判别器
        netD.zero_grad()
        real, _ = data
        batch_size = real.size(0)
        label = torch.full((batch_size,), 1)
        output = netD(real)
        errD_real = criterion(output, label)
        errD_real.backward()
        noise = torch.randn(batch_size, 100, 1, 1)
        fake = netG(noise)
        label.fill_(0)
        output = netD(fake.detach())
        errD_fake = criterion(output, label)
        errD_fake.backward()
        errD = errD_real + errD_fake
        optimizerD.step()

        # 更新生成器
        netG.zero_grad()
        label.fill_(1)
        output = netD(fake)
        errG = criterion(output, label)
        errG.backward()
        optimizerG.step()

        if i%5==0:
           # 打印损失值
           print('[%d/%d][%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f' % (epoch, num_epochs, i, len(trainloader), errD.item(), errG.item()))

6. 测试模型

训练完成后，我们可以使用生成器生成一些图像进行测试：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

noise = torch.randn(64, 100, 1, 1)
fake = netG(noise)
imshow(torchvision.utils.make_grid(fake.detach()))

7. 总结

本文详细介绍了DCGAN模型的原理，并使用PyTorch搭建了一个简单的DCGAN模型。我们提供了模型代码，并使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。最后，我们展示了训练过程中的损失值和生成的图像。希望本文能帮助您更好地理解DCGAN模型，并在实际项目中应用。

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