什么是GAN

GAN是生成对抗网络，将会根据一个随机向量，实现数据的生成（如生成手写数字、生成文本等）。

GAN的训练过程中，需要有一个生成器G和一个鉴别器D.

生成器用于生成数据，鉴定器用于鉴定数据的准确性，其实就是在鉴别数据是人生成的还是机器生成的，因为生成器需要以假乱真。

鉴别器将会与生成器一起训练。鉴别器将会先训练，这样才有适当的能力去鉴定生成器生成数据的准确性。

鉴别器的训练过程中，需要先给它准确的数据，和通过随机向量传入生成器产生的数据（一律视为负样本），并通过损失函数对其进行训练；生成器训练过程中，会先给它一个随机向量进行前向传播，然后让鉴别器判断其正确性，并通过损失函数（不正确的数据意味着有损失）进行训练：

生成器训练过程中，需要先通过随机向量获取其结果，然后让鉴别器进行鉴别，在通过鉴别器的鉴别结果计算损失（如果鉴别器认为这是生成器生成的，则产生损失），最后更新梯度和参数：

训练过程直到生成器拟合训练集（收敛），判别器的输出总是0.5（均方误差损失函数应为0.25）为止.

形象的GAN的例子

想象一场由一位“名画伪造者”和一位“艺术鉴定家”参与的猫捉老鼠游戏。

在这个场景中，名画伪造者（即GAN中的生成器）的目标是创造出一幅足以欺骗艺术鉴定家（即GAN中的判别器）的假画。开始时，伪造者的技艺并不精湛，他制作的假画充满了破绽，很容易被鉴定家一眼识破。

然而，随着伪造者不断尝试和失败，他逐渐从每一次的失败中学习，逐渐提升了自己的技艺。他开始注意到真画的每一个细节，从笔触、色彩到构图，都尽量模仿得惟妙惟肖。每一次的失败都让他更接近成功，他制作的假画也越来越难以辨别真伪。

而艺术鉴定家也不甘示弱。他开始时能够轻易地识别出伪造者的假画，但随着伪造者技艺的提升，他也需要不断提升自己的鉴定能力。他开始深入研究真画的每一个特点，以便更准确地识别出伪造者的假画。

这个过程就像GAN中的训练过程一样。生成器不断尝试生成新的数据（在这里是假画），而判别器则不断尝试区分这些数据是真实的还是生成的。两者在相互竞争的过程中不断提升自己的能力，最终达到了一个平衡状态。

在这个例子中，名画伪造者就是GAN中的生成器，他负责生成新的数据；而艺术鉴定家则是GAN中的判别器，他负责区分数据的真伪。两者在相互竞争的过程中共同进步，使得生成的数据越来越接近真实的数据。

代码实现

本文将以基于MNIST（手写数据集）为数据集，实现一个生成手写数字的GAN模型：

首先创建models.py，用于定义判别器和生成器：

import paddle


# Generator Code
class Generator(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, ):
        super(Generator, self).__init__()
        self.gen = paddle.nn.Sequential(
            paddle.nn.Linear(in_features=100, out_features=256),
            paddle.nn.ReLU(True),
            paddle.nn.Linear(in_features=256, out_features=512),
            paddle.nn.ReLU(True),
            paddle.nn.Linear(in_features=512, out_features=1024),
            paddle.nn.Tanh(),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.gen(x)
        out = paddle.reshape(x,[-1,1,32,32])
        return out


# Discriminator Code
class Discriminator(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, ):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.dis = paddle.nn.Sequential(
            paddle.nn.Linear(in_features=1024, out_features=512),
            paddle.nn.LeakyReLU(0.2),
            paddle.nn.Linear(in_features=512, out_features=256),
            paddle.nn.LeakyReLU(0.2),
            paddle.nn.Linear(in_features=256, out_features=1),
            paddle.nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        x = paddle.reshape(x, [-1, 1024])
        out = self.dis(x)
        return out

其中，生成器将接收一个长度为100的张量（随机向量），输出一个长度为1024的张量（生成的图片）；鉴别器将接收一个长度为1024的张量（图片） ，输出长度为1的张量（鉴别结果）

然后创建main.py，用于训练：

import paddle
import matplotlib.pyplot as plt
from models import Generator, Discriminator
import numpy as np

dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train',
                                       transform=paddle.vision.transforms.Compose([
                                           paddle.vision.transforms.Resize((32, 32)),
                                           paddle.vision.transforms.Normalize([0], [255])
                                       ]))

dataloader = paddle.io.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

netG = Generator()
netD = Discriminator()

if 1:
    try:
        mydict = paddle.load('generator.params')
        netG.set_dict(mydict)
        mydict = paddle.load('discriminator.params')
        netD.set_dict(mydict)
    except:
        print('fail to load model')

optimizerD = paddle.optimizer.Adam(parameters=netD.parameters(), learning_rate=0.0002, beta1=0.5, beta2=0.999)
optimizerG = paddle.optimizer.Adam(parameters=netG.parameters(), learning_rate=0.0002, beta1=0.5, beta2=0.999)

# 最大迭代epoch
max_epoch = 10

for epoch in range(max_epoch):
    now_step = 0
    for step, (data, label) in enumerate(dataloader):
        ############################
        # (1) 更新鉴别器
        ###########################

        # 清除D的梯度
        optimizerD.clear_grad()

        # 传入正样本，并更新梯度
        pos_img = data
        label = paddle.full([pos_img.shape[0], 1], 1, dtype='float32')
        pre = netD(pos_img)
        loss_D_1 = paddle.nn.functional.mse_loss(pre, label)
        loss_D_1.backward()

        # 通过randn构造随机数，制造负样本，并传入D，更新梯度
        noise = paddle.randn([pos_img.shape[0], 100], 'float32')
        neg_img = netG(noise)
        label = paddle.full([pos_img.shape[0], 1], 0, dtype='float32')
        pre = netD(neg_img.detach())  # 通过detach阻断网络梯度传播，不影响G的梯度计算
        loss_D_2 = paddle.nn.functional.mse_loss(pre, label)
        loss_D_2.backward()

        # 更新D网络参数
        optimizerD.step()
        optimizerD.clear_grad()

        loss_D = loss_D_1 + loss_D_2

        ############################
        # (2) 更新生成器
        ###########################

        # 清除D的梯度
        optimizerG.clear_grad()

        noise = paddle.randn([pos_img.shape[0], 100], 'float32')
        fake = netG(noise)
        label = paddle.full((pos_img.shape[0], 1), 1, dtype=np.float32, )
        output = netD(fake)
        # 这个写法没有问题，因为这个mse_loss既会影响到netG（output=netD(netG(noise))）的梯度，也会影响到netD的梯度，但是之后的代码并没有更新netD的参数，而循环开头就清除了netD的梯度
        loss_G = paddle.nn.functional.mse_loss(output, label)
        loss_G.backward()

        # 更新G网络参数
        optimizerG.step()
        optimizerG.clear_grad()

        now_step += 1

        ###########################
        # 输出日志
        ###########################
        if now_step % 100 == 0:
            print(f'Epoch ID={epoch} Batch ID={now_step} \n\n D-Loss={float(loss_D)} G-Loss={float(loss_G)}')

paddle.save(netG.state_dict(), "generator.params")
paddle.save(netD.state_dict(), "discriminator.params")

如果是第一次训练或不使用原有训练参数，可以将if 1改成if 0.

接下来创建use.py，用于生成图片：

import paddle
from models import Generator
import matplotlib.pyplot as plt

import paddle
from models import Generator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 加载模型
netG = Generator()
mydict = paddle.load('generator.params')
netG.set_dict(mydict)

# 设置matplotlib的显示环境
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(15, 6))  # 创建一个2x5的子图网格

# 生成10个噪声向量
for i, ax in enumerate(axs.flatten()):
    noise = paddle.randn([1, 100], 'float32')
    img = netG(noise)
    img = img.numpy()[0][0]  # img.numpy()：张量转np数组
    img[img < 0] = 0  # 将img中所有小于0的元素赋值为0
    img = np.clip(img, 0, 1)  # 将img中所有小于0的元素设为0，大于1的设为1（如果需要）

    # 显示图片
    ax.imshow(img)
    ax.axis('off')  # 不显示坐标轴

# 显示图像
plt.show()

进行多轮训练后，生成结果：

 

可以看到，它很好的生成了我们想要的图片。

GANs

但是，我们这个模型只能随机产生数字，还不能生成指定的数字（如让机器生成一个1）.为了解决这个问题，我们可以针对每一个数字生成一个对应的GAN，所有这样的GAN组合起来，就是GANs. 这里不展开讲解。

参考

MNIST数据集下用Paddle框架的动态图模式玩耍经典对抗生成网络（GAN）-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台

【飞桨PaddlePaddle】四天搞懂生成对抗网络（一）——通俗理解经典GAN_四天搞懂生成对抗网络(一)-CSDN博客