使用TensorFlow创建生成式对抗网络GAN案例
目录
- 导入必要的库和模块
- 定义训练循环
- 最后定义主函数
导入必要的库和模块
以下是使用TensorFlow创建一个生成式对抗网络(GAN)的案例: 首先,我们需要导入必要的库和模块:
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
然后,我们定义生成器和鉴别器模型。生成器模型将随机噪声作为输入,并输出伪造的图像。鉴别器模型则将图像作为输入,并输出一个0到1之间的概率值,表示输入图像是真实图像的概率。
# 定义生成器模型 def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.addandroid(layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,))) model.add(layers.BATchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Reshape((7, 7, 256))) assert model.output_shape == (None, 7, 7, 256) model.addandroid(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)) assert model.output_shape == (None, 7, 7, 128) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) assert model.output_shape == (None, 14, 14, 64) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(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 # 定义鉴别器模型 def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[28, 28, 1])) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dropout(0.3)) model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dropout(0.3)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1)) return model
接下来,我们定义损失函数和优化器。生成器和鉴别器都有自己的损失函数和优化器。
# 定编程客栈义鉴别器损失函数 cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) def discriminator_loss(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 ja开发者_开发入门vascript return total_loss # 定义生成器损失函数 def generator_loss(fake_output): return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output) # 定义优化器 generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
定义训练循环
在每个epoch中,我们将随机生成一组噪声作为输入,并使用生成器生成伪造图像。然后,我们将真实图像和伪造图像一起传递给鉴别器,计算鉴别器和生成器的损失函数,并使用优化器更新模型参数。
# 定义训练循环 @tf.function def train_step(images): 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))
最后定义主函数
加载MNIST数据集并训练模型。
# 加载数据集 (train_images, train_labels), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') train_images = (train_images - 127.5) / 127.5 # 将像素值归一化到[-1, 1]之间 BUFFER_SIZE = 60000 BATCH_SIZE = 256 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE) # 创建生成器和鉴别器模型 generator = make_generator_model() discriminator = make_discriminator_model() # 训练模型 EPOCHS = 100 noise_dim = 100 num_examples_to_generate = 16 # 用于可视化生成的图像 seed = tf.random.normal([num_examples_to_generate, noise_dim]) for epoch in range(EPOCHS): for image_batch in train_dataset: train_step(image_batch) # 每个epoch结束后生成一些图像并可视化 generated_images = generator(seed, training=False) fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) for i in range(generated_images.shape[0]): plt.subplot(4, 4, i+1) plt.imshow(generated_images[i, :, :, 0] * 127.5 + 127.5, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()
这个案例使用了TensorFlow的高级API,可以帮助我们更快速地创建和训练GAN模型。在实际应用中,可能需要根据不同的数据集和任务进行调整和优化。
以上就是使用TensorFlow创建生成式对抗网络GAN案例的详细内容,更多关于TensorFlow生成式对php抗网络的资料请关注我们其它相关文章!
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