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项目总结：GAN的实现与应用 #8

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https://nullskymc.site/GAN/

本文将介绍一个使用PyTorch实现的生成对抗网络（GAN）项目，并详细解释GAN的原理、代码实现以及应用场景。项目的代码可以在GitHub链接中找到。

  1. 引言

生成对抗网络是一种强大的深度学习模型，它由两个互相竞争的网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成逼真的数据样本，而判别器则试图区分生成的样本与真实样本。通过两个网络的不断对抗与学习，GAN能够产生高质量的合成数据。在本项目中，我们将使用PyTorch框架实现一个基本的GAN模型，并应用于图像生成任务。

  1. GAN的原理

GAN的核心思想是使用生成器和判别器两个网络进行对抗性训练。生成器接受随机噪声作为输入，并生成伪造的数据样本。判别器则接受真实样本和生成器生成的样本，并试图将它们区分开来。通过反复迭代的对抗过程，生成器逐渐改进其生成的样本，以尽量欺骗判别器。

GAN的训练过程可以总结为以下几个步骤：

生成器生成一批伪造的样本。 判别器分别对真实样本和生成的样本进行分类。 根据判别器的分类结果，计算生成器和判别器的损失函数。 更新生成器和判别器的权重参数。 重复步骤1-4，直到达到预定的训练轮数或损失收敛。

  1. 代码实现

以下是使用PyTorch实现的GAN的关键代码片段：

导入所需的库和模块 import torch from torch import nn from torch.autograd.variable import Variable

import torchvision import torchvision.transforms as transforms

Preprocess

transform = transforms.Compose( [ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ] )

Training data

train_set = torchvision.datasets.MNIST( root='.', train=True, download=True, transform=transform ) train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_set, batch_size=32, shuffle=True )

判别器部分。 判别器网络是对图像真实与否进行分类。 输入：28×28像素 -> 一个长度为784的向量 输出：一个单独的值

Our Discriminator classes

class Discriminator(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(1024, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(512, 256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(256, 1), nn.Sigmoid() )

def forward(self, x):
    out = self.model(x.view(x.size(0), 784))
    out = out.view(out.size(0), -1)
    return out.cuda()

discriminator = Discriminator()

生成器部分。 生成器网络负责创建实际的图像。 输入：一个长度为100的向量 输出：一个长度为784的向量 -> 28×28像素

Our Generator class

class Generator(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(100, 256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(256, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 784), nn.Tanh() )

def forward(self, x):
    x = x.view(x.size(0), 100)
    out = self.model(x).cuda()
    return out

generator = Generator()

把模型移动到GPU上

If we have a GPU with CUDA, use it

if torch.cuda.is_available(): print(

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init