人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用，本文将具体介绍DCGAN模型的原理，并使用PyTorch搭建一个简单的DCGAN模型。我们将提供模型代码，并使用一些数据样例进行训练和测试。最后，我们将展示训练过程中的损失值和准确率。

文章目录：

DCGAN模型简介
DCGAN模型原理
使用PyTorch搭建DCGAN模型
数据样例
训练模型
测试模型
总结

1. DCGAN模型简介

DCGAN全称：Deep Convolutional Generative Adversarial Networks，它是一种生成对抗网络（GAN）的变体，它使用卷积神经网络（CNN）作为生成器和判别器。DCGAN在图像生成任务中表现出色，能够生成具有高分辨率和清晰度的图像。

2. DCGAN模型原理

DCGAN模型由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成图像，而判别器负责判断图像是否为真实图像。在训练过程中，生成器和判别器相互竞争，生成器试图生成越来越逼真的图像，而判别器试图更准确地识别生成的图像是否为真实图像。这个过程持续进行，直到生成器生成的图像足够逼真，以至于判别器无法区分生成的图像和真实图像。

DCGAN模型的数学原理表示：

生成器（Generator）：

其中，

     z 
    
   
  
    z 
   
  
z是输入的随机噪声向量， 
 
  
   
   
     x 
    
   
  
    x 
   
  
x是生成的图像。

判别器（Discriminator）：

其中，

     x 
    
   
  
    x 
   
  
x是输入的图像， 
 
  
   
   
     y 
    
   
  
    y 
   
  
y是判别器对图像的判断结果，表示图像是否为真实图像。

GAN的损失函数：

        min 
       
      
        ⁡ 
       
      
     
       G 
      
     
     
      
      
        max 
       
      
        ⁡ 
       
      
     
       D 
      
     
    
      V 
     
    
      ( 
     
    
      D 
     
    
      , 
     
    
      G 
     
    
      ) 
     
    
      = 
     
    
      E 
     
     
     
       x 
      
     
       ∼ 
      
      
      
        p 
       
       
       
         d 
        
       
         a 
        
       
         t 
        
       
         a 
        
       
      
     
       ( 
      
     
       x 
      
     
       ) 
      
     
    
      [ 
     
    
      log 
     
    
      ⁡ 
     
    
      D 
     
    
      ( 
     
    
      x 
     
    
      ) 
     
    
      ] 
     
    
      + 
     
     
     
       E 
      
      
      
        z 
       
      
        ∼ 
       
       
       
         p 
        
       
         z 
        
       
      
        ( 
       
      
        z 
       
      
        ) 
       
      
     
    
      [ 
     
    
      log 
     
    
      ⁡ 
     
    
      ( 
     
    
      1 
     
    
      − 
     
    
      D 
     
    
      ( 
     
    
      G 
     
    
      ( 
     
    
      z 
     
    
      ) 
     
    
      ) 
     
    
      ) 
     
    
      ] 
     
    
   
     \min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1-D(G(z)))] 
    
   
 GminDmaxV(D,G)=Ex∼pdata(x)[logD(x)]+Ez∼pz(z)[log(1−D(G(z)))]

其中，

      p 
     
     
     
       d 
      
     
       a 
      
     
       t 
      
     
       a 
      
     
    
   
     ( 
    
   
     x 
    
   
     ) 
    
   
  
    p_{data}(x) 
   
  
pdata(x)表示真实数据的分， 
 
  
   
    
    
      p 
     
    
      z 
     
    
   
     ( 
    
   
     z 
    
   
     ) 
    
   
  
    p_z(z) 
   
  
pz(z)表示噪声向量的分布， 
 
  
   
   
     D 
    
   
     ( 
    
   
     x 
    
   
     ) 
    
   
  
    D(x) 
   
  
D(x)表示判别器对图像 
 
  
   
   
     x 
    
   
  
    x 
   
  
x的判断结果， 
 
  
   
   
     G 
    
   
     ( 
    
   
     z 
    
   
     ) 
    
   
  
    G(z) 
   
  
G(z)表示生成器生成的图像， 
 
  
   
   
     log 
    
   
     ⁡ 
    
   
     D 
    
   
     ( 
    
   
     x 
    
   
     ) 
    
   
  
    \log D(x) 
   
  
logD(x)表示判别器将真实图像判断为真实图像的概率， 
 
  
   
   
     log 
    
   
     ⁡ 
    
   
     ( 
    
   
     1 
    
   
     − 
    
   
     D 
    
   
     ( 
    
   
     G 
    
   
     ( 
    
   
     z 
    
   
     ) 
    
   
     ) 
    
   
     ) 
    
   
  
    \log(1-D(G(z))) 
   
  
log(1−D(G(z)))表示判别器将生成图像判断为真实图像的概率。

在这里插入图片描述

3. 使用PyTorch搭建DCGAN模型

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as dset
from torch.autograd import Variable

接下来，我们定义生成器和判别器的网络结构：

classGenerator(nn.Module):def__init__(self):super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(# 输入是一个100维的向量
            nn.ConvTranspose2d(100,512,4,1,0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(True),# 输出为(512, 4, 4)
            nn.ConvTranspose2d(512,256,4,2,1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(True),# 输出为(256, 8, 8)
            nn.ConvTranspose2d(256,128,4,2,1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(True),# 输出为(128, 16, 16)
            nn.ConvTranspose2d(128,3,4,2,1, bias=False),
            nn.Tanh()# 输出为(3, 32, 32))defforward(self,input):return self.main(input)classDiscriminator(nn.Module):def__init__(self):super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(# 输入为(3, 32, 32)
            nn.Conv2d(3,128,4,2,1, bias=False),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),# 输出为(128, 16, 16)
            nn.Conv2d(128,256,4,2,1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),# 输出为(256, 8, 8)
            nn.Conv2d(256,512,4,2,1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),# 输出为(512, 4, 4)
            nn.Conv2d(512,1,4,1,0, bias=False),
            nn.Sigmoid())defforward(self,input):return self.main(input).view(-1)

4. 数据样例

我们将使用CIFAR-10数据集进行训练。首先，我们需要对数据进行预处理：

if __name__ =="__main__":
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(32),
        transforms.CenterCrop(32),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)),])
    
    trainset = dset.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)

5. 训练模型

接下来，我们将训练DCGAN模型：

# 初始化生成器和判别器
netG = Generator()
netD = Discriminator()# 设置损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizerD = optim.Adam(netD.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5,0.999))
optimizerG = optim.Adam(netG.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5,0.999))# 训练模型
num_epochs =10for epoch inrange(num_epochs):for i, data inenumerate(trainloader,0):# 更新判别器
        netD.zero_grad()
        real, _ = data
        batch_size = real.size(0)
        label = torch.full((batch_size,),1)
        output = netD(real)
        errD_real = criterion(output, label)
        errD_real.backward()
        noise = torch.randn(batch_size,100,1,1)
        fake = netG(noise)
        label.fill_(0)
        output = netD(fake.detach())
        errD_fake = criterion(output, label)
        errD_fake.backward()
        errD = errD_real + errD_fake
        optimizerD.step()# 更新生成器
        netG.zero_grad()
        label.fill_(1)
        output = netD(fake)
        errG = criterion(output, label)
        errG.backward()
        optimizerG.step()if i%5==0:# 打印损失值print('[%d/%d][%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f'%(epoch, num_epochs, i,len(trainloader), errD.item(), errG.item()))

6. 测试模型

训练完成后，我们可以使用生成器生成一些图像进行测试：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
defimshow(img):
    img = img /2+0.5
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0)))
    plt.show()
noise = torch.randn(64,100,1,1)
fake = netG(noise)
imshow(torchvision.utils.make_grid(fake.detach()))

7. 总结

本文详细介绍了DCGAN模型的原理，并使用PyTorch搭建了一个简单的DCGAN模型。我们提供了模型代码，并使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。最后，我们展示了训练过程中的损失值和生成的图像。希望本文能帮助您更好地理解DCGAN模型，并在实际项目中应用。

标签：人工智能 pytorch 生成对抗网络

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_42878111/article/details/131172574
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1. DCGAN模型简介

2. DCGAN模型原理

3. 使用PyTorch搭建DCGAN模型

4. 数据样例

5. 训练模型

6. 测试模型

7. 总结

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