第7章 - 生成对抗网络 (GAN) 实训操作手册

1. GAN基础概念

目标：理解GAN的工作原理及其与传统神经网络的区别。

内容：

a. 什么是GAN？

生成对抗网络（GAN）由两部分组成：生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)。生成器试图产生假的数据，而鉴别器试图区分真实数据和假数据。两者相互对抗，从而使生成器产生的假数据越来越接近真实数据。

• b. GAN的训练流程
  • 固定生成器，训练鉴别器以区分真实和假数据。
  • 固定鉴别器，训练生成器以欺骗鉴别器。

2. 实现简单的GAN

目标：学会构建和训练一个基本的GAN模型。

内容：

实操：

import torch.nn as nn


# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(100, 784)  # 假设输入噪声维度为100，输出为28x28图片


    def forward(self, x):
        x = torch.tanh(self.fc(x))
        return x


# 定义鉴别器
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 1)


    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc(x))
        return x

• 注意：这是一个简化版的GAN模型，适用于生成28x28的黑白图片，如MNIST数据集。

3. DCGAN介绍

目标：理解DCGAN的结构和工作原理。

内容：

• DCGAN是GAN的一个变体，它使用卷积层代替全连接层。DCGAN的生成器和鉴别器都是卷积神经网络。

4. GAN的应用案例

目标：了解GAN在实际应用中的一些例子。

内容：

a. 图像生成：

GANs可以用于生成高分辨率的人脸图片。例如，NVIDIA的StyleGAN2已经能够生成几乎无法与真实人脸区分的图片。

b. 风格迁移：

GANs可以将风景照片转换为某种特定风格的画，如梵高或皮卡索的风格。这通常使用一个变种称为CycleGAN。

c. 数据增强：

对于数据量较小的任务，GANs可以用于生成额外的训练样本，从而帮助提高模型的泛化能力。

d. 超分辨率：

• GANs可以被用于超分辨率任务，将低分辨率的图片转换为高分辨率版本。例如SRGAN就是这样的一个模型。

实战项目：使用GAN生成模拟的数字图片

项目描述：构建和训练一个简单的GAN模型，使用MNIST数据集来生成模拟的数字图片。

实操步骤：

加载数据：

使用PyTorch的datasets模块加载MNIST数据集。

import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as dsets


transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=100, shuffle=True)

定义模型：

1. 使用上面定义的简单GAN模型结构。

定义损失函数和优化器：

criterion = nn.BCELoss()  # Binary Cross Entropy Loss
d_optimizer = optim.Adam(D.parameters(), lr=0.0002)
g_optimizer = optim.Adam(G.parameters(), lr=0.0002)

训练模型：

交替训练鉴别器和生成器。

num_epochs = 20
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, _) in enumerate(train_loader):
        # Train Discriminator
        ...
        # Train Generator
        ...

注意：此处代码仅为概览，具体细节和参数设置需要根据实际情况进行调整。

生成模拟的数字图片：

使用训练好的生成器生成模拟的数字图片。

z = torch.randn(batch_size, 100).to(device)
fake_images = G(z)

1. 使用matplotlib或其他可视化工具来查看生成的模拟数字图片。

请按照上述步骤和代码示例进行实操。确保你理解每个步骤背后的原理，并观察模型在训练过程中的性能变化。如果在实践过程中遇到问题，可以随时查阅PyTorch或GAN相关的文档。