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Generative Adversarial Networks (GAN) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der durch zwei miteinander konkurrierende neuronale Netze neue Daten generiert. GAN wird häufig für Generierungsaufgaben in den Bereichen Bild, Audio, Text und anderen Bereichen verwendet. In diesem Artikel werden wir Python verwenden, um ein Beispiel für einen GAN-Algorithmus zum Generieren von Bildern handgeschriebener Ziffern zu schreiben.
Wir werden den MNIST-Datensatz als unseren Trainingsdatensatz verwenden. Der MNIST-Datensatz enthält 60.000 Trainingsbilder und 10.000 Testbilder, jedes Bild ist ein 28x28-Graustufenbild. Wir werden die TensorFlow-Bibliothek verwenden, um den Datensatz zu laden und zu verarbeiten. Bevor wir den Datensatz laden, müssen wir die TensorFlow-Bibliothek und die NumPy-Bibliothek installieren. Tensorflow als TF importieren shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
train_images = (train_images - 127.5) / 127.5 # Pixelwerte auf den Bereich von [-1, 1] normalisierenDie Architektur sowohl des Generatornetzwerks als auch des Diskriminatornetzwerks wird Faltungs-Neuronale Netzwerke (CNN) verwenden. Im Generatornetzwerk verwenden wir eine Entfaltungsschicht, um den Rauschvektor in ein 28x28-Bild zu dekodieren. Im Diskriminatornetzwerk verwenden wir Faltungsschichten, um die Eingabebilder zu klassifizieren.
model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,))) model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers.Reshape((7, 7, 256))) assert model.output_shape == (None, 7, 7, 256) # 注意:batch size没有限制 model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)) assert model.output_shape == (None, 7, 7, 128) model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) assert model.output_shape == (None, 14, 14, 64) model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh')) assert model.output_shape == (None, 28, 28, 1) return model
model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[28, 28, 1])) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.3)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.3)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(1)) return modelAls nächstes schreiben wir den Trainingscode. Wir werden in jeder Charge abwechselnd das Generatornetzwerk und das Diskriminatornetzwerk trainieren. Während des Trainingsprozesses zeichnen wir die Farbverläufe mit der Funktion tf.GradientTape() auf und optimieren dann das Netzwerk mit der Funktion tf.keras.optimizers.Adam(). generator = make_generator_model () real_output, fake_output):
real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output) fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) total_loss = real_loss + fake_loss return total_lossGeneratorverlustfunktiondef generator_loss(fake_output):
return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)optimizergenerator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, 100]) with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: generated_images = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(images, training=True) fake_output = discriminator(generated_images, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))
Die Ergebnisse zeigen, dass der Generator erfolgreich neue handgeschriebene Ziffernbilder generiert hat. Wir können die Leistung des Modells verbessern, indem wir die Anzahl der Trainingsepochen schrittweise erhöhen. Darüber hinaus können wir die Leistung von GAN weiter verbessern, indem wir andere Hyperparameterkombinationen und Netzwerkarchitekturen ausprobieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiel für einen GAN-Algorithmus in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!