神经风格迁移——基于VGG算法

本文是基于吴恩达《深度学习》卷积神经网络第四周习题而做。神经风格迁移的效果是将A图片的某些特征迁移到B图中，使B图具有与之相同的风格，具体的讲解可以观看达叔《深度学习》教程。

所需的第三方库如下，其中所用的数据集和辅助程序可点击此处下载。

import os
import sys
import scipy.io
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import imshow
from PIL import Image
from nst_utils import *
import numpy as np
import tensorflow as tf

1.问题描述

神经风格迁移是一项比较有趣的深度学习技术，如下图所示，我们将两张图片进行融合，第一张图片是罗浮宫博物馆，我们称之为content 图像（用C表示），第二张是莫奈的风景画，我们称之为style图像（用S表示），二者融合后的图像具有莫奈画作的风格，我们称之为generated图像（用G表示）。

 下面让我们一起来实现这个算法。

2.迁移学习

在达叔的之前课程中已经详细讲述过迁移学习的作用，即将其他任务中已经训练好的网络应用当前的新任务中。神经风格迁移也是应用这样的思路来实现的。 

在本文中，我们将使用VGG-19网络，由名字可知该网络是一个19层的VGG网络。这个模型已经在一个非常大的图像数据集上进行了训练，因此这个网络已经可以识别很多低层级和高层级的图像特性。

运行下列代码可以下载VGG-19模型的参数，直接生成一个model

model = load_vgg_model("pretrained-model/imagenet-vgg-verydeep-19.mat")
print(model)

可以打印出模型各层的参数设置如下 

{'input': <tf.Variable 'Variable:0' shape=(1, 300, 400, 3) dtype=float32_ref>, 'conv1_1': <tf.Tensor 'Relu:0' shape=(1, 300, 400, 64) dtype=float32>, 'conv1_2': <tf.Tensor 'Relu_1:0' shape=(1, 300, 400, 64) dtype=float32>, 'avgpool1': <tf.Tensor 'AvgPool:0' shape=(1, 150, 200, 64) dtype=float32>, 'conv2_1': <tf.Tensor 'Relu_2:0' shape=(1, 150, 200, 128) dtype=float32>, 'conv2_2': <tf.Tensor 'Relu_3:0' shape=(1, 150, 200, 128) dtype=float32>, 'avgpool2': <tf.Tensor 'AvgPool_1:0' shape=(1, 75, 100, 128) dtype=float32>, 'conv3_1': <tf.Tensor 'Relu_4:0' shape=(1, 75, 100, 256) dtype=float32>, 'conv3_2': <tf.Tensor 'Relu_5:0' shape=(1, 75, 100, 256) dtype=float32>, 'conv3_3': <tf.Tensor 'Relu_6:0' shape=(1, 75, 100, 256) dtype=float32>, 'conv3_4': <tf.Tensor 'Relu_7:0' shape=(1, 75, 100, 256) dtype=float32>, 'avgpool3': <tf.Tensor 'AvgPool_2:0' shape=(1, 38, 50, 256) dtype=float32>, 'conv4_1': <tf.Tensor 'Relu_8:0' shape=(1, 38, 50, 512) dtype=float32>, 'conv4_2': <tf.Tensor 'Relu_9:0' shape=(1, 38, 50, 512) dtype=float32>, 'conv4_3': <tf.Tensor 'Relu_10:0' shape=(1, 38, 50, 512) dtype=float32>, 'conv4_4': <tf.Tensor 'Relu_11:0' shape=(1, 38, 50, 512) dtype=float32>, 'avgpool4': <tf.Tensor 'AvgPool_3:0' shape=(1, 19, 25, 512) dtype=float32>, 'conv5_1': <tf.Tensor 'Relu_12:0' shape=(1, 19, 25, 512) dtype=float32>, 'conv5_2': <tf.Tensor 'Relu_13:0' shape=(1, 19, 25, 512) dtype=