理论知识学习：
PART 1：
生成对抗网络GAN 深度学习模型，用于生成数据
对抗式训练，生成器v判别器
DCGAN>WGAN>StyleGAN技术不断进化
GAN在艺术创作。数据增强领域应用越来越广泛
应用：
GAN在图像合成，数据增强，虚拟现实等领域有着广泛的应用。
StyleGAN2能够生成逼真的人脸图像，推动了计算机视觉和图形学的发展。
GAN也被用于生成式医学图像，帮助医生进行更准确的诊断。
PART2:
生成器Generator：生成数据
判别器Discriminator：负责区分数据和生成的数据
两者在训练中互相竞争，生成器努力生成愈来愈真实的数据，判别器不断提高其分辨能力。
损失函数&训练过程：
GAN:训练过程涉及到最小化的一个特定的损失函数，生成器和判别器的组合。
生成器的损失函数：生成的数据被判别器错误分类的概率
判别器的损失函数：正确分类真实和生成数据的概率
网络架构优化：
GAN的网络架构非常复杂，包括卷积神经网络，循环神经网络
网络优化：
训练GAN要仔细选择优化算法和学习率，以避免模式崩溃等问题。
PART3:GAN的高级概念
cGAN；
允许生成过程加入变量条件，是的生成的数据具有特定的属性。
可以生成特定风格的图像或者具有特定特征的人脸。
CycleGAN：循环对抗网络
CycleGAN能够在没有成对训练数据的情况下，实现不同域之间的图像转换。
通过循环一致性来保持转换过程中的原始结构信息。
变分自编码器VAE与GAN
VAE是一种生成模型，它通过编码器和解码器生成数据
GAN与VAE在生成质量和多样性上有所不同，两者可以互相补充。
PART4:
GAN在训练过程中容易出现不稳定，导致生成器和判别器之间的不平衡。
通过改进的优化算法和正则化技术，可以提高训练的稳定性。
问题：
模式崩溃，生成器开始生成非常相似或者重复的数据。
解决方案：
通过引入多样化和正则化和改进的网络架构来解决这样一问题。
PART5实操：MindSpore实现GAN图像生成
操作步骤：
实操
代码：
%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.3.0，如需更换mindspore版本，可更改下面 MINDSPORE_VERSION 变量
!pip uninstall mindspore -y
%env MINDSPORE_VERSION=2.3.0
!pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MINDSPORE_VERSION}/MindSpore/unified/aarch64/mindspore-${MINDSPORE_VERSION}-cp39-cp39-linux_aarch64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
# 查看当前 mindspore 版本
!pip show mindspore
# 数据下载
from download import download
url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
download(url, ".", kind="zip", replace=True)
import numpy as np
import mindspore.dataset as ds
batch_size = 64
latent_size = 100 # 隐码的长度
train_dataset = ds.MnistDataset(dataset_dir='./MNIST_Data/train')
test_dataset = ds.MnistDataset(dataset_dir='./MNIST_Data/test')
def data_load(dataset):
dataset1 = ds.GeneratorDataset(dataset, ["image", "label"], shuffle=True, python_multiprocessing=False, num_samples=10000)
# 数据增强
mnist_ds = dataset1.map(
operations=lambda x: (x.astype("float32"), np.random.normal(size=latent_size).astype("float32")),
output_columns=["image", "latent_code"])
mnist_ds = mnist_ds.project(["image", "latent_code"])
# 批量操作
mnist_ds = mnist_ds.batch(batch_size, True)
return mnist_ds
mnist_ds = data_load(train_dataset)
iter_size = mnist_ds.get_dataset_size()
print('Iter size: %d' % iter_size)
import matplotlib.pyplot as plt
data_iter = next(mnist_ds.create_dict_iterator(output_numpy=True))
figure = plt.figure(figsize=(3, 3))
cols, rows = 5, 5
for idx in range(1, cols * rows + 1):
image = data_iter['image'][idx]
figure.add_subplot(rows, cols, idx)
plt.axis("off")
plt.imshow(image.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()
import random
import numpy as np
from mindspore import Tensor
from mindspore.common import dtype
# 利用随机种子创建一批隐码
np.random.seed(2323)
test_noise = Tensor(np.random.normal(size=(25, 100)), dtype.float32)
random.shuffle(test_noise)
from mindspore import nn
import mindspore.ops as ops
img_size = 28 # 训练图像长（宽）
class Generator(nn.Cell):
def __init__(self, latent_size, auto_prefix=True):
super(Generator, self).__init__(auto_prefix=auto_prefix)
self.model = nn.SequentialCell()
# [N, 100] -> [N, 128]
# 输入一个100维的0～1之间的高斯分布，然后通过第一层线性变换将其映射到256维
self.model.append(nn.Dense(latent_size, 128))
self.model.append(nn.ReLU())
# [N, 128] -> [N, 256]
self.model.append(nn.Dense(128, 256))
self.model.append(nn.BatchNorm1d(256))
self.model.append(nn.ReLU())
# [N, 256] -> [N, 512]
self.model.append(nn.Dense(256, 512))
self.model.append(nn.BatchNorm1d(512))
self.model.append(nn.ReLU())
# [N, 512] -> [N, 1024]
self.model.append(nn.Dense(512, 1024))
self.model.append(nn.BatchNorm1d(1024))
self.model.append(nn.ReLU())
# [N, 1024] -> [N, 784]
# 经过线性变换将其变成784维
self.model.append(nn.Dense(1024, img_size * img_size))
# 经过Tanh激活函数是希望生成的假的图片数据分布能够在-1～1之间
self.model.append(nn.Tanh())
def construct(self, x):
img = self.model(x)
return ops.reshape(img, (-1, 1, 28, 28))
net_g = Generator(latent_size)
net_g.update_parameters_name('generator')
# 判别器
class Discriminator(nn.Cell):
def __init__(self, auto_prefix=True):
super().__init__(auto_prefix=auto_prefix)
self.model = nn.SequentialCell()
# [N, 784] -> [N, 512]
self.model.append(nn.Dense(img_size * img_size, 512)) # 输入特征数为784，输出为512
self.model.append(nn.LeakyReLU()) # 默认斜率为0.2的非线性映射激活函数
# [N, 512] -> [N, 256]
self.model.append(nn.Dense(512, 256)) # 进行一个线性映射
self.model.append(nn.LeakyReLU())
# [N, 256] -> [N, 1]
self.model.append(nn.Dense(256, 1))
self.model.append(nn.Sigmoid()) # 二分类激活函数，将实数映射到[0,1]
def construct(self, x):
x_flat = ops.reshape(x, (-1, img_size * img_size))
return self.model(x_flat)
net_d = Discriminator()
net_d.update_parameters_name('discriminator')
lr = 0.0002 # 学习率
# 损失函数
adversarial_loss = nn.BCELoss(reduction='mean')
# 优化器
optimizer_d = nn.Adam(net_d.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=0.5, beta2=0.999)
optimizer_g = nn.Adam(net_g.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=0.5, beta2=0.999)
optimizer_g.update_parameters_name('optim_g')
optimizer_d.update_parameters_name('optim_d')
import os
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import mindspore as ms
from mindspore import Tensor, save_checkpoint
total_epoch = 12 # 训练周期数
batch_size = 64 # 用于训练的训练集批量大小
# 加载预训练模型的参数
pred_trained = False
pred_trained_g = './result/checkpoints/Generator99.ckpt'
pred_trained_d = './result/checkpoints/Discriminator99.ckpt'
checkpoints_path = "./result/checkpoints" # 结果保存路径
image_path = "./result/images" # 测试结果保存路径
%%time
# 生成器计算损失过程
def generator_forward(test_noises):
fake_data = net_g(test_noises)
fake_out = net_d(fake_data)
loss_g = adversarial_loss(fake_out, ops.ones_like(fake_out))
return loss_g
# 判别器计算损失过程
def discriminator_forward(real_data, test_noises):
fake_data = net_g(test_noises)
fake_out = net_d(fake_data)
real_out = net_d(real_data)
real_loss = adversarial_loss(real_out, ops.ones_like(real_out))
fake_loss = adversarial_loss(fake_out, ops.zeros_like(fake_out))
loss_d = real_loss + fake_loss
return loss_d
# 梯度方法
grad_g = ms.value_and_grad(generator_forward, None, net_g.trainable_params())
grad_d = ms.value_and_grad(discriminator_forward, None, net_d.trainable_params())
def train_step(real_data, latent_code):
# 计算判别器损失和梯度
loss_d, grads_d = grad_d(real_data, latent_code)
optimizer_d(grads_d)
loss_g, grads_g = grad_g(latent_code)
optimizer_g(grads_g)
return loss_d, loss_g
# 保存生成的test图像
def save_imgs(gen_imgs1, idx):
for i3 in range(gen_imgs1.shape[0]):
plt.subplot(5, 5, i3 + 1)
plt.imshow(gen_imgs1[i3, 0, :, :] / 2 + 0.5, cmap="gray")
plt.axis("off")
plt.savefig(image_path + "/test_{}.png".format(idx))
# 设置参数保存路径
os.makedirs(checkpoints_path, exist_ok=True)
# 设置中间过程生成图片保存路径
os.makedirs(image_path, exist_ok=True)
net_g.set_train()
net_d.set_train()
# 储存生成器和判别器loss
losses_g, losses_d = [], []
for epoch in range(total_epoch):
start = time.time()
for (iter, data) in enumerate(mnist_ds):
start1 = time.time()
image, latent_code = data
image = (image - 127.5) / 127.5 # [0, 255] -> [-1, 1]
image = image.reshape(image.shape[0], 1, image.shape[1], image.shape[2])
d_loss, g_loss = train_step(image, latent_code)
end1 = time.time()
if iter % 10 == 10:
print(f"Epoch:[{int(epoch):>3d}/{int(total_epoch):>3d}], "
f"step:[{int(iter):>4d}/{int(iter_size):>4d}], "
f"loss_d:{d_loss.asnumpy():>4f} , "
f"loss_g:{g_loss.asnumpy():>4f} , "
f"time:{(end1 - start1):>3f}s, "
f"lr:{lr:>6f}")
end = time.time()
print("time of epoch {} is {:.2f}s".format(epoch + 1, end - start))
losses_d.append(d_loss.asnumpy())
losses_g.append(g_loss.asnumpy())
# 每个epoch结束后，使用生成器生成一组图片
gen_imgs = net_g(test_noise)
save_imgs(gen_imgs.asnumpy(), epoch)
# 根据epoch保存模型权重文件
if epoch % 1 == 0:
save_checkpoint(net_g, checkpoints_path + "/Generator%d.ckpt" % (epoch))
save_checkpoint(net_d, checkpoints_path + "/Discriminator%d.ckpt" % (epoch))
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.title("Generator and Discriminator Loss During Training")
plt.plot(losses_g, label="G", color='blue')
plt.plot(losses_d, label="D", color='orange')
plt.xlim(-5,15)
plt.ylim(0, 3.5)
plt.xlabel("iterations")
plt.ylabel("Loss")
plt.legend()
plt.show()
import cv2
import matplotlib.animation as animation
# 将训练过程中生成的测试图转为动态图
image_list = []
for i in range(total_epoch):
image_list.append(cv2.imread(image_path + "/test_{}.png".format(i), cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
show_list = []
fig = plt.figure(dpi=70)
for epoch in range(0, len(image_list), 5):
plt.axis("off")
show_list.append([plt.imshow(image_list[epoch], cmap='gray')])
ani = animation.ArtistAnimation(fig, show_list, interval=1000, repeat_delay=1000, blit=True)
ani.save('train_test.gif', writer='pillow', fps=1)
import mindspore as ms
test_ckpt = './result/checkpoints/Generator11.ckpt'
parameter = ms.load_checkpoint(test_ckpt)
ms.load_param_into_net(net_g, parameter)
# 模型生成结果
test_data = Tensor(np.random.normal(0, 1, (25, 100)).astype(np.float32))
images = net_g(test_data).transpose(0, 2, 3, 1).asnumpy()
# 结果展示
fig = plt.figure(figsize=(3, 3), dpi=120)
for i in range(25):
fig.add_subplot(5, 5, i + 1)
plt.axis("off")
plt.imshow(images[i].squeeze(), cmap="gray")
plt.show()
from datetime import datetime
import pytz
beijing_tz=pytz.timezone('Asia/Shanghai')
current_beijing_time=datetime.now(beijing_tz)
formatted_time=current_beijing_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("当前北京时间：",formatted_time,'name')
