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使用TensorFlow创建生成式对抗网络GAN案例

开发者 https://www.devze.com 2023-03-30 09:31 出处:网络 作者: italks
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:
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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