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作者：Venkatesh Tata

編譯：ronghuaiyang

生成對抗網(wǎng)絡的一篇實踐文章，使用PyTorch，用很簡單的代碼搭建了一個GANs，非常通俗易懂。

我們創(chuàng)建了一個生成對抗網(wǎng)絡，可以生成顯示世界中沒有的鳥。

這些鳥都是通過GANs生成的。

在我們實際創(chuàng)建GAN之前，我們先看看GANs背后的思想。GANs是Ian Goodfellow發(fā)明的，他在斯坦福獲得了本科和碩士學位，在蒙特利爾大學獲得了博士學位。這是深度學習領域的一個新的大事。Yann LeCun說過：

"生成對抗網(wǎng)絡是近年來機器學習領域最有趣的想法"

什么是GANs？我們?yōu)槭裁匆獎?chuàng)造GANs？

神經(jīng)網(wǎng)絡很擅長分類和預測事情，但是AI的研究者想要讓神經(jīng)網(wǎng)絡更加像人類，通過創(chuàng)造東西而不僅僅是看見東西。 Ian Goodfellow成功的發(fā)明了這樣一類深度學習模型，可以用來創(chuàng)造東西。

GANs是怎么工作的？

GANs有兩個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡。一個叫做“G”，代表了生成器，另外一個叫做“D”，代表了判別器。生成器首先隨機的產(chǎn)生圖像，判別器通過觀察這些圖像告訴生成器這些圖片有多真實。

讓我們考慮一個生成器

在開始的時候，生成器用一個隨機噪聲信號作為輸入，產(chǎn)生一個隨機圖像作為輸出，通過判別器的幫助，開始產(chǎn)生越來越真實的圖像。

判別器

判別器是生成器的一個對手，它的輸入即有真實的圖像，同時也有生成器生成的圖像，判別器輸出這個圖像的真實程度。

到了某個點的時候，判別器無法判斷出這個圖像是否是真實圖像了，這時我們可以發(fā)現(xiàn)某個由生成器輸出的圖像是之前從沒有存在過的了。

GANs的應用

• 超分辨率

• 藝術輔助

• 元素抽取

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開始寫代碼 !

注意：下面的代碼并不適合深度學習的新手，我希望你有一些python深度學習的經(jīng)驗。

開始我們先導入一些GAN需要的包。首先需要確保PyTorch已安裝。

#importing required librariesfrom __future__ import print_functionimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.parallelimport torch.optim as optimimport torch.utils.dataimport torchvision.datasets as dsetimport torchvision.transforms as transformsimport torchvision.utils as vutilsfrom torch.autograd import Variable

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設置一些超參數(shù)，batch-size和圖像的尺寸：

# Setting hyperparametersbatchSize = 64 imageSize = 64

第一行我們設置了batchsize為64，第二行設置了輸出圖像的尺寸為64x64。

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然后我們創(chuàng)建一個圖像的轉換器的對象，如下：

# Creating the transformationstransform = transforms.Compose([transforms.Scale(imageSize), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),])

上面的轉化器是將圖像作為判別器的輸入所必須的。

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注意：如果需要獲取數(shù)據(jù)集，點擊這里：https://github.com/venkateshtata/GAN_Medium.git>，clone這個倉庫，然后替換 “dcgan.py” 文件為你需要寫入的python文件， “data” 文件夾存儲的是數(shù)據(jù)集。

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現(xiàn)在我們加載數(shù)據(jù)集。這里我們使用的是 CIFAR-10的數(shù)據(jù)集。我們批量加載，確保你的python文件和你導入的數(shù)據(jù)集在同一個文件夾。

# Loading the datasetdataset = dset.CIFAR10(root = './data', download = True, transform = transform)dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size = batchSize, shuffle = True, num_workers = 2)

我們將數(shù)據(jù)集下載后放在./data目錄下，應用我們之前定義的轉化器。然后使用dataLoader 來獲取訓練圖像。其中‘num_workers’ 表示的是讀取數(shù)據(jù)用的線程的數(shù)量，其他的參數(shù)可以從字面意思理解。

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由于這里我們需要處理兩個神經(jīng)網(wǎng)絡，我們會定義一個全局的函數(shù)來初始化給定的神經(jīng)網(wǎng)絡，只要將神經(jīng)網(wǎng)絡模型通過參數(shù)傳給這個函數(shù)即可。

def weights_init(m):classname = m.__class__.__name__if classname.find('Conv') != -1:m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)elif classname.find('BatchNorm') != -1:m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)m.bias.data.fill_(0)

上面的函數(shù)獲取神經(jīng)網(wǎng)絡的模型作為參數(shù)，初始化所有的參數(shù)。這個函數(shù)在訓練開始時在每個迭代都會調(diào)用。

第一步就是定義我們的生成器神經(jīng)網(wǎng)絡。我們創(chuàng)建一個生成器的類，里面包含了一系列的層。

class G(nn.Module):def __init__(self):super(G, self).__init__()self.main = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(100, 512, 4, 1, 0, bias = False),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(64, 3, 4, 2, 1, bias = False),nn.Tanh())

分解上面的代碼：

• 我們創(chuàng)建了一個類‘G’，繼承了 ‘nn.module’，這個類里有構建模型所需要的各種功能，只要將各種應用和連接放到神經(jīng)網(wǎng)絡里即可。

• 然后我們創(chuàng)建了一個模型，包含了一系列的模塊，如卷積，全連接等。

• 這里從圖中可以看大，生成器和判別器是相互倒著的。生成器的輸入時一個向量，所以這里我們使用了轉置卷積 ‘ConvTranspose2d’。

• 然后我們在batch的維度上對所有的特征進行了歸一化，然后使用ReLU進行了非線性變換。

• 我們重復上面的操作，輸入的節(jié)點從100變到了512，特征數(shù)從512變到了256，bias保持為False。

• 在最后的 ‘ConvTranspose2d’ 中，我們輸出了3個通道，因為輸出的是‘RGB’的圖像，使用了‘Tanh’作為激活函數(shù)。

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現(xiàn)在我們創(chuàng)建一個forward函數(shù)來進行生成器信號的前向傳播。

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

上面的函數(shù)的輸入時長度為100的隨機向量。返回的是一個生成的圖像。隨機向量產(chǎn)生隨機圖像。

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創(chuàng)建生成器:

netG = G() netG.apply(weights_init)

這里我們創(chuàng)建了一個生成器，然后進行了參數(shù)初始化。

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現(xiàn)在我們再定義一個判別器類：

class D(nn.Module):def __init__(self):super(D, self).__init__()self.main = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1, bias = False),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(128),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(256),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(512),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 0, bias = False),nn.Sigmoid())

判別器分解:

• 和G類似，判別器也是繼承了‘nn.module’，輸入是生成器生成的圖像，返回一個0~1之間的數(shù)字。

• 由于用生成器的輸出作為輸入，第一個操作時卷積，我們的激活函數(shù)使用了LeakyReLU。

• 可以看到，不同于生成器，我們這里使用了LeakyReLU，這個是經(jīng)驗得來的。

• 我們使用了‘BatchNorm2d’ 來進行特征歸一化。

• 最后，我們使用了sigmoid函數(shù)，輸入0~1之間的概率。

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為了進行前向傳播，我們定義一個forward函數(shù)，使用生成器的輸出作為輸入：

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

最后一行，我們的輸出值在0~1之間，由于我們需要把向量鋪平，確保向量有相同的維度。

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創(chuàng)建判別器 :

netD = D() netD.apply(weights_init)

上面我們創(chuàng)建了判別器，初始化所有的參數(shù)：

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現(xiàn)在，我們開始訓練生成對抗網(wǎng)絡。開始之前，我們需要得到一個損失函數(shù)，用來評價判別器的損失。我們使用 BCE Loss，非常適合對抗網(wǎng)絡。然后生成器和判別器我們都需要一個優(yōu)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))

我們創(chuàng)建了一個評價函數(shù)用來度量預測和目標之間的差別。我們?yōu)榕袆e器和生成器各創(chuàng)建了一個優(yōu)化器。

我們使用了 ‘Adam’ 優(yōu)化器，這是個SGD的升級版。

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我們訓練神經(jīng)網(wǎng)絡25個epochs：

for epoch in range(25):

我們從數(shù)據(jù)集中循環(huán)讀取圖像 :

for i, data in enumerate(dataloader, 0):

第一步需要更新判別器中的參數(shù)，我們把判別器中所有的梯度清零。

netD.zero_grad()

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我們知道，判別器需要用真實和虛假的圖像同時訓練。這里我們先用一個真實圖像來訓練

real, _ = datainput = Variable(real)target = Variable(torch.ones(input.size()[0]))output = netD(input)errD_real = criterion(output, target)

我們從數(shù)據(jù)集中獲取一個真實圖像訓練判別器，然后包裝成一個變量。然后前向傳播，得到預測值，然后計算loss。

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現(xiàn)在，使用生成器輸出的虛假圖像訓練判別器：

noise = Variable(torch.randn(input.size()[0], 100, 1, 1))fake = netG(noise)target = Variable(torch.zeros(input.size()[0]))output = netD(fake.detach())errD_fake = criterion(output, target)

這里，我們先讓一個隨機向量通過生成器，得到一個虛假的圖像。然后將這個虛假圖像通過判別器，得到預測，計算損失。

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誤差反向傳播：

errD = errD_real + errD_fakeerrD.backward()optimizerD.step()

這里我們計算判別器總的loss作為判別器的loss，更新判別器的時候，不更新生成器的權值。最后我們通過優(yōu)化器來判別器更新權值。

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下面我們更新生成器的權值：

netG.zero_grad()target = Variable(torch.ones(input.size()[0]))output = netD(fake)errG = criterion(output, target)errG.backward()optimizerG.step()

就像之前一樣，我們先將所有的梯度清零。然后將loss是通過計算生成器的梯度來反向傳播，然后通過生成器的優(yōu)化器來更新生成器的權值。

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現(xiàn)在，我們最后的步驟就是在每100個steps時打印loss，存儲真實的圖像和生成的圖像，可以這么做：

print('[%d/%d][%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f' % (epoch, 25, i, len(dataloader), errD.data[0], errG.data[0]))if i % 100 == 0:vutils.save_image(real, '%s/real_samples.png' % "./results", normalize = True)fake = netG(noise)vutils.save_image(fake.data, '%s/fake_samples_epoch_%03d.png' % ("./results", epoch), normalize = True)

完整代碼 :

from __future__ import print_functionimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.parallelimport torch.optim as optimimport torch.utils.dataimport torchvision.datasets as dsetimport torchvision.transforms as transformsimport torchvision.utils as vutilsfrom torch.autograd import VariablebatchSize = 64 imageSize = 64transform = transforms.Compose([transforms.Scale(imageSize), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),]) # We create a list of transformations (scaling, tensor conversion, normalization) to apply to the input images.dataset = dset.CIFAR10(root = './data', download = True, transform = transform) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size = batchSize, shuffle = True, num_workers = 2) def weights_init(m):classname = m.__class__.__name__if classname.find('Conv') != -1:m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)elif classname.find('BatchNorm') != -1:m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)m.bias.data.fill_(0)class G(nn.Module):def __init__(self):super(G, self).__init__()self.main = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(100, 512, 4, 1, 0, bias = False),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(64, 3, 4, 2, 1, bias = False),nn.Tanh())def forward(self, input):output = self.main(input)return outputnetG = G()netG.apply(weights_init)class D(nn.Module):def __init__(self):super(D, self).__init__()self.main = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1, bias = False),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(128),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(256),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(512),nn.LeakyReLU(0.2, inplace = True),nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 0, bias = False),nn.Sigmoid())def forward(self, input):output = self.main(input)return output.view(-1)netD = D()netD.apply(weights_init)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))for epoch in range(25):for i, data in enumerate(dataloader, 0):netD.zero_grad()real, _ = datainput = Variable(real)target = Variable(torch.ones(input.size()[0]))output = netD(input)errD_real = criterion(output, target)noise = Variable(torch.randn(input.size()[0], 100, 1, 1))fake = netG(noise)target = Variable(torch.zeros(input.size()[0]))output = netD(fake.detach())errD_fake = criterion(output, target)errD = errD_real + errD_fakeerrD.backward()optimizerD.step()netG.zero_grad()target = Variable(torch.ones(input.size()[0]))output = netD(fake)errG = criterion(output, target)errG.backward()optimizerG.step()print('[%d/%d][%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f' % (epoch, 25, i, len(dataloader), errD.data[0], errG.data[0]))if i % 100 == 0:vutils.save_image(real, '%s/real_samples.png' % "./results", normalize = True)fake = netG(noise)vutils.save_image(fake.data, '%s/fake_samples_epoch_%03d.png' % ("./results", epoch), normalize = True)

你可以從我的GitHub倉庫看到代碼：

https://github.com/venkateshtata/GAN_Medium

如果有好的建議，可以隨便fork或者拉代碼，謝謝！

好消息！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的理解和创建GANs|使用PyTorch来做深度学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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