我们将学习DCGAN网络如何数据处理、设置网络，包括生成器、判别器、损失函数、优化器等。

DCGAN网络

DCGAN（深度卷积对抗生成网络，Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是GAN的直接扩展。不同之处在于，DCGAN会分别在判别器和生成器中使用卷积和转置卷积层。

本教程将使用动漫头像数据集来训练一个生成式对抗网络，接着使用该网络生成动漫头像图片。
首先对陌生概念隐向量进行了解，隐向量通常指的是通过某种分解技术（如矩阵分解）从原始数据中提取出的低维向量，这些向量捕捉了数据中的潜在结构或特征，而这些结构或特征在原始数据中可能是不直接可见或难以直接观测的。
然后，学习DCGAN生成漫画头像

数据处理

通过create_dict_iterator函数将数据转换成字典迭代器

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision

def create_dataset_imagenet(dataset_path):
    """数据加载"""
    dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_path,
                                    num_parallel_workers=4,
                                    shuffle=True,
                                    decode=True)

    # 数据增强操作
    transforms = [
        vision.Resize(image_size),
        vision.CenterCrop(image_size),
        vision.HWC2CHW(),
        lambda x: ((x / 255).astype("float32"))
    ]

    # 数据映射操作
    dataset = dataset.project('image')
    dataset = dataset.map(transforms, 'image')

    # 批量操作
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset

dataset = create_dataset_imagenet('./faces')

使用matplotlib模块可视化部分训练数据

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_data(data):
    # 可视化部分训练数据
    plt.figure(figsize=(10, 3), dpi=140)
    for i, image in enumerate(data[0][:30], 1):
        plt.subplot(3, 10, i)
        plt.axis("off")
        plt.imshow(image.transpose(1, 2, 0))
    plt.show()

sample_data = next(dataset.create_tuple_iterator(output_numpy=True))
plot_data(sample_data)

构造网络

生成器

生成器G的功能是将隐向量z映射到数据空间。由于数据是图像，这一过程也会创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。在实践场景中，该功能是通过一系列Conv2dTranspose转置卷积层来完成的，每个层都与BatchNorm2d层和ReLu激活层配对，输出数据会经过tanh函数，使其返回[-1,1]的数据范围内。

判别器

判别器D是一个二分类网络模型，输出判定该图像为真实图的概率。通过一系列的Conv2d、BatchNorm2d和LeakyReLU层对其进行处理，最后通过Sigmoid激活函数得到最终概率。

DCGAN论文提到，使用卷积而不是通过池化来进行下采样是一个好方法，因为它可以让网络学习自己的池化特征。

损失函数

使用MindSpore中定义的二进制交叉熵损失函数BCELoss

优化器

设置了两个单独的优化器，一个用于D，另一个用于G。这两个都是lr = 0.0002和beta1 = 0.5的Adam优化器。

结果展示

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title("Generator and Discriminator Loss During Training")
plt.plot(G_losses, label="G", color='blue')
plt.plot(D_losses, label="D", color='orange')
plt.xlabel("iterations")
plt.ylabel("Loss")
plt.legend()
plt.show()

可视化训练过程中通过隐向量fixed_noise生成的图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

def showGif(image_list):
    show_list = []
    fig = plt.figure(figsize=(8, 3), dpi=120)
    for epoch in range(len(image_list)):
        images = []
        for i in range(3):
            row = np.concatenate((image_list[epoch][i * 8:(i + 1) * 8]), axis=1)
            images.append(row)
        img = np.clip(np.concatenate((images[:]), axis=0), 0, 1)
        plt.axis("off")
        show_list.append([plt.imshow(img)])

    ani = animation.ArtistAnimation(fig, show_list, interval=1000, repeat_delay=1000, blit=True)
    ani.save('./dcgan.gif', writer='pillow', fps=1)

showGif(image_list)

此章节学习到此结束，感谢昇思平台。