Comment mettre en œuvre l'apprentissage automatique pour convertir du texte en images avec un exemple de code ?

Generative Adversarial Network (GAN) est largement utilisé dans l'apprentissage automatique pour générer du texte en images. Cette structure de réseau se compose d'un générateur qui convertit le bruit aléatoire en images et d'un discriminateur qui permet de distinguer les images réelles des images générées par le générateur. Grâce à un entraînement contradictoire continu, le générateur est capable de générer progressivement des images réalistes, difficiles à distinguer du discriminateur. Cette technologie offre de larges perspectives d’application dans la génération d’images, l’amélioration d’images et d’autres domaines.

Un exemple simple consiste à utiliser GAN pour générer des images de chiffres manuscrits. Voici un exemple de code dans PyTorch :

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.utils import save_image
from torch.autograd import Variable

# 定义生成器网络
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(100, 256)
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 5, stride=2, padding=2),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(128, 64, 5, stride=2, padding=2),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(64, 1, 4, stride=2, padding=1),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = x.view(-1, 256, 1, 1)
        x = self.main(x)
        return x

# 定义判别器网络
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, 4, stride=2, padding=1),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 128, 4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 256, 4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 1, 4, stride=1, padding=0),
            nn.Sigmoid()
        )

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

# 定义训练函数
def train(generator, discriminator, dataloader, optimizer_G, optimizer_D, device):
    criterion = nn.BCELoss()
    real_label = 1
    fake_label = 0

    for epoch in range(200):
        for i, (data, _) in enumerate(dataloader):
            # 训练判别器
            discriminator.zero_grad()
            real_data = data.to(device)
            batch_size = real_data.size(0)
            label = torch.full((batch_size,), real_label, device=device)
            output = discriminator(real_data).view(-1)
            errD_real = criterion(output, label)
            errD_real.backward()
            D_x = output.mean().item()

            noise = torch.randn(batch_size, 100, device=device)
            fake_data = generator(noise)
            label.fill_(fake_label)
            output = discriminator(fake_data.detach()).view(-1)
            errD_fake = criterion(output, label)
            errD_fake.backward()
            D_G_z1 = output.mean().item()
            errD = errD_real + errD_fake
            optimizer_D.step()

            # 训练生成器
            generator.zero_grad()
            label.fill_(real_label)
            output = discriminator(fake_data).view(-1)
            errG = criterion(output, label)
            errG.backward()
            D_G_z2 = output.mean().item()
            optimizer_G.step()

            if i % 100 == 0:
                print('[%d/%d][%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f D(x): %.4f D(G(z)): %.4f / %.4f'
                      % (epoch+1, 200, i, len(dataloader),
                         errD.item(), errG.item(), D_x, D_G_z1, D_G_z2))
        # 保存生成的图像
        fake = generator(fixed_noise)
        save_image(fake.detach(), 'generated_images_%03d.png' % epoch, normalize=True)

# 加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
dataset = datasets.MNIST(root='./数据集', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 定义设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 初始化生成器和判别器
generator = Generator().to(device)
discriminator = Discriminator().to(device)

# 定义优化器
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 定义固定噪声用于保存生成的图像
fixed_noise = torch.randn(64, 100, device=device)

# 开始训练
train(generator, discriminator, dataloader, optimizer_G, optimizer_D, device)

L'exécution de ce code entraînera un modèle GAN pour générer des images de chiffres manuscrits et enregistrer les images générées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!