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前几日，学校期末作业要求我们使用机器学习的方法解决一个实际问题，思考了很久，尝试做了很多选题，最终决定做一个cDCGAN，即条件深度卷积生成对抗网络。
为什么做这个选题呢？
生成对抗网络这几年实在是火爆，图片上色，视频去马赛克，包括英伟达最近展出的白马变棕马，白天变黑夜，都是使用生成对抗网络实现的。
2014年"Generative Adversarial Nets"这篇论文中所提到的生成对抗网络是一个无监督的生成对抗网络，且没有使用卷积与反卷积操作。
今天我们以MNIST手写集为数据集，使用tensorflow实现cDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）

算法描述

生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）启发自博弈论中的两人零和博弈，GAN模型中的两位博弈方分别有生成网络（Generator）与判别网络（Discriminator）充当。当生成网络G捕捉到样本数据分布，用服从某一分布的噪声z生成一个类似真实训练数据的样本，与真实样本越接近越好；判别网络D一般是一个二分类模型，在本文中D是一个多分类器，用于估计一个样本来自于真实数据的概率，如果样本来自于真实数据，则D输出大概率，否则输出小概率。本文中，判别网络需要在此基础上实现分类功能。

在训练的过程中，需要固定一方，更新另一方的网络状态，如此交替进行。在整个训练的过程中，双方都极力优化自己的网络，从而形成竞争对抗，知道双方达到一个动态的平衡。此时生成网络训练出来的数据与真实数据的分布几乎相同，判别网络也无法再判断出真伪。
本文中生成对抗网络主要分为两部分，生成网络（Generator）与判别网络（Discriminator）。向生成网络内输入噪声，通过多次反卷积的方式得到一个28x28x1的图像作为X_fake，此时将真实的图像X_real与生成器生成的X_fake放入判别网络，判别网络使用多次卷积与Sigmoid函数并通过交叉熵函数计算出判别网络的损失函数D_loss，通过判别网络的损失函数D_loss计算得到生成网络损失函数G_loss。使用G_loss与D_loss对生成网络与判别网络进行参数调整。

算法流程

1.输入噪声z
2.通过生成网络G得到X_fake=G(z)
3.从数据集中获取真实数据X_real
4.通过判别网络D计算D(real logits)=D(X_real)
5.通过判别网络D计算D(fake logits)=D(X_fake)
6.使用交叉熵函数做损失函数根据D(real logits)计算D(loss real)
7.使用交叉熵函数做损失函数根据D(fake logits)计算D(loss fake)
8.计算判别网络损失函数D_loss=D(loss real)+ D_(loss fake)
9.使用交叉熵函数做损失函数计算生成网络损失函数G_loss
10.使用D_loss对判别网络进行参数调整，使用G_loss对生成网络参数进行调整

网络结构

生成网络

[图片上传失败...(image-54149c-1530238358410)]

判别网络

[图片上传失败...(image-6bc57d-1530238358410)]

数据集

MNIST.....
就不多说啥了

训练环境

系统:Windows 10
框架:tensorflow 1.2
CPU:Intel core i5-4210H
GPU:Nvidia GTX 960M 4G（买不起显卡........）

上代码！

一些常量的定义，包括学校率，batch_size,保存的路径等等

import os, time, random,itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import cv2
# 保存图片
dirpath = 'GAN/'
model = 'GAN_MINIST'
if not os.path.isdir(dirpath):
    os.mkdir(dirpath)
if not os.path.isdir(dirpath + 'FakeImg'):
    os.mkdir(dirpath + 'FakeImg')
# 初始化
IMAGE_SIZE = 28
onehot = np.eye(10)
noise_ = np.random.normal(0, 1, (10, 1, 1, 100))
fixed_noise_ = noise_
fixed_label_ = np.zeros((10, 1))
#用于最后显示十组图像
for i in range(9):
    fixed_noise_ = np.concatenate([fixed_noise_, noise_], 0)
    temp = np.ones((10, 1)) + I
    fixed_label_ = np.concatenate([fixed_label_, temp], 0)
fixed_label_ = onehot[fixed_label_.astype(np.int32)].reshape((100, 1, 1, 10))
batch_size = 100
#一共迭代20次
step = 30
#设置一个全局的计数器
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
#设置学习率
lr = tf.train.exponential_decay(0.0002, global_step, 500, 0.95, staircase=True)
#加载数据集Batch大小：100
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True, reshape=[])

leaky_relu的定义

def leaky_relu(X, leak=0.2):
    f1 = 0.5 * (1 + leak)
    f2 = 0.5 * (1 - leak)
    return f1 * X + f2 * tf.abs(X)

生成网络的定义：

def Generator(x, labels, Training=True, reuse=False):
    with tf.variable_scope('Generator', reuse=reuse):
        #初始化参数
        W = tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.02)
        b = tf.constant_initializer(0.0)
        #把数据和标签进行连接
        concat = tf.concat([x, labels], 3)
        #第一次反卷积,卷积核大小为7*7，输出维度256
        out_1 = tf.layers.conv2d_transpose(concat, 256, [7, 7], strides=(1, 1), padding='valid', kernel_initializer=W, bias_initializer=b)
        out_1 = tf.layers.batch_normalization(out_1, training=Training)#batch norm
        out_1 = leaky_relu(out_1, 0.2)
         #第二次反卷机，卷积核大小为5*5，输出维度128
        out_2 = tf.layers.conv2d_transpose(out_1, 128, [5, 5], strides=(2, 2), padding='same', kernel_initializer=W, bias_initializer=b)
        out_2 = tf.layers.batch_normalization(out_2, training=Training)#batch norm
        out_2 = leaky_relu(out_2, 0.2)
         #第三次反卷机，卷积核大小5*5，输出维度1
        out_3 = tf.layers.conv2d_transpose(out_2, 1, [5, 5], strides=(2, 2), padding='same', kernel_initializer=W, bias_initializer=b)
        out_3 = tf.nn.tanh(out_3)
        return out_3

判别网络的定义

def Discriminator(x, real, Training=True, reuse=False):
    with tf.variable_scope('Discriminator', reuse=reuse):
        #初始化参数
        W = tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.02)
        b = tf.constant_initializer(0.0)
        #把数据和标签进行连接
        concat = tf.concat([x, real], 3)
        #第一次卷积 卷积核为5*5 输出维度为128
        out_1 = tf.layers.conv2d(concat, 128, [5, 5], strides=(2, 2), padding='same', kernel_initializer=W, bias_initializer=b)
        out_1 = leaky_relu(out_1, 0.2)
        # 第二次卷积 卷积核为5*5 输出维度256
        out_2 = tf.layers.conv2d(out_1, 256, [5, 5], strides=(2, 2), padding='same', kernel_initializer=W, bias_initializer=b)
        out_2 = tf.layers.batch_normalization(out_2, training=Training)#batch norm
        out_2 = leaky_relu(out_2, 0.2)
        #第三次卷积，卷积和为7*7，输出维度为1
        out_3 = tf.layers.conv2d(out_2, 1, [7, 7], strides=(1, 1), padding='valid', kernel_initializer=W)
        logits = tf.nn.sigmoid(out_3)
        return logits, out_3

输出图片

def show_result(num_epoch, show = False, save = False, path):
    test_images = sess.run(G_noise, {noise: fixed_noise_, labels: fixed_label_, Training: False})
    size_figure_grid = 10
    fig, ax = plt.subplots(size_figure_grid, size_figure_grid, figsize=(5, 5))
    for i, j in itertools.product(range(size_figure_grid), range(size_figure_grid)):
        ax[i, j].get_xaxis().set_visible(False)
        ax[i, j].get_yaxis().set_visible(False)
    for k in range(10*10):
        i = k // 10
        j = k % 10
        ax[i, j].cla()
        ax[i, j].imshow(np.reshape(test_images[k], (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)), cmap='gray')
    label = 'Step {0}'.format(num_epoch)
    fig.text(0.5, 0.04, label, ha='center')
    if save:
        plt.savefig(path)
    if show:
        plt.show()
    else:
        plt.close()

placeholder

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1))
noise = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1, 1, 100))
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1, 1, 10))
real = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 10))
Training = tf.placeholder(dtype=tf.bool)

调整参数

# 运行生成网络哦
G_noise = Generator(noise, labels, Training)
# 运行判别网络
D_real, D_real_logits = Discriminator(x, real, Training)
D_fake, D_fake_logits = Discriminator(G_noise, real, Training, reuse=True)
# 计算每个网络的损失函数
#算判别器真值的损失函数
Dis_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_real_logits, labels=tf.ones([batch_size, 1, 1, 1])))
#算判别器噪声生成图片的损失函数
Dis_loss_fake = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_fake_logits, labels=tf.zeros([batch_size, 1, 1, 1])))
#损失函数求和
Dis_loss = Dis_loss_real + Dis_loss_fake
#计算生成器的损失函数
Gen_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_fake_logits, labels=tf.ones([batch_size, 1, 1, 1])))
# 提取每个网络的变量
tf_vars = tf.trainable_variables()
Dis_vars = [var for var in tf_vars if var.name.startswith('Discriminator')]
Gen_vars = [var for var in tf_vars if var.name.startswith('Generator')]
# 调整参数 设计是用来控制计算流图的，给图中的某些计算指定顺序
with tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)):
    optim = tf.train.AdamOptimizer(lr, beta1=0.5)#寻找全局最优点的优化算法，引入了二次方梯度校正 衰减率0.5
    D_optim = optim.minimize(Dis_loss, global_step=global_step, var_list=Dis_vars)#优化更新训练的模型参数，也可以为全局步骤(global step)计数
    G_optim = tf.train.AdamOptimizer(lr, beta1=0.5).minimize(Gen_loss, var_list=Gen_vars)#寻找全局最优点的优化算法，引入了二次方梯度校正 衰减率0.5

运行

# 开启一个session，
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
#对MNIST做一下处理
train_set = (mnist.train.images - 0.5) / 0.5
train_label = mnist.train.labels

for i in range(step):
    Gen_losses = []
    Dis_losses = []
    i_start_time = time.time()
    index = random.sample(range(0, train_set.shape[0]), train_set.shape[0])
    new_set = train_set[index]
    new_label = train_label[index]
    for j in range(new_set.shape[0] // batch_size):
        #对判别器进行更新
        x_ = new_set[j*batch_size:(j+1)*batch_size]
        label_ = new_label[j*batch_size:(j+1)*batch_size].reshape([batch_size, 1, 1, 10])
        real_ = label_ * np.ones([batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 10])
        noise_ = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 1, 1, 100))
        loss_d_, _ = sess.run([Dis_loss, D_optim], {x: x_, noise: noise_, real: real_, labels: label_, Training: True})
        #对生成器进行更新
        noise_ = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 1, 1, 100))
        y_ = np.random.randint(0, 9, (batch_size, 1))
        label_ = onehot[y_.astype(np.int32)].reshape([batch_size, 1, 1, 10])
        real_ = label_ * np.ones([batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 10])
        loss_g_, _ = sess.run([Gen_loss, G_optim], {noise: noise_, x: x_, real: real_, labels: label_, Training: True})
        #计算训练过程中的损失函数
        errD_fake = Dis_loss_fake.eval({noise: noise_, labels: label_, real: real_, Training: False})
        errD_real = Dis_loss_real.eval({x: x_, labels: label_, real: real_, Training: False})
        errG = Gen_loss.eval({noise: noise_, labels: label_, real: real_, Training: False})
        Dis_losses.append(errD_fake + errD_real)
        Gen_losses.append(errG)
        if(j%10==0):
            pic = dirpath + 'FakeImg/' + model + str(i *new_set.shape[0] // batch_size + j+1) + '_' +str(i + 1) + '.png'
            show_result((i + 1), save=True, path=pic)
    print('判别器损失函数: %.6f, 生成器损失函数: %.6f' % np.mean(Dis_losses), np.mean(Gen_losses))
    pic = dirpath + 'FakeImg/' + model + str(i + 1) + '.png'
    show_result((i + 1), save=True, path=pic)
sess.close()

生成结果

迭代了30次
[图片上传失败...(image-854000-1530238441721)]

总体的效果还是可以的，除了9有点看不清之外，0-8的轮廓还是很清晰的。
GAN的用途非常广泛，过几天在写一个生成脸部图片的网络。