GAN 实践教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的工具，用于生成逼真的数据。以下是一个简单的GAN实践教程，帮助你入门。

1. 简介

GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成数据，而判别器的任务是判断数据是真实还是生成。

2. 环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下工具：

• Python 3.x
• TensorFlow 或 PyTorch
• 累计计算资源（GPU推荐）

3. 数据集

选择一个适合你任务的数据集。例如，你可以使用MNIST手写数字数据集。

# 使用TensorFlow加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()

4. 生成器和判别器模型

以下是一个简单的生成器和判别器模型示例：

# 生成器模型
def generator_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(7*7*256, input_shape=(100,)),
        tf.keras.layers.LeakyReLU(),
        tf.keras.layers.Reshape((7, 7, 256)),
        tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'),
        tf.keras.layers.LeakyReLU(),
        tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'),
        tf.keras.layers.LeakyReLU(),
        tf.keras.layers.Conv2D(1, (7, 7), padding='same')
    ])
    return model

# 判别器模型
def discriminator_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'),
        tf.keras.layers.LeakyReLU(),
        tf.keras.layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'),
        tf.keras.layers.LeakyReLU(),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    return model

5. 训练模型

# 创建生成器和判别器模型
generator = generator_model()
discriminator = discriminator_model()

# 编译模型
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam())
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam())

# 训练模型
# ...

6. 生成图像

# 生成图像
def generate_images(generator, num_images=25):
    random_input = np.random.normal(size=(num_images, 100))
    generated_images = generator.predict(random_input)
    return generated_images

# 显示图像
def show_images(images):
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    for i in range(images.shape[0]):
        plt.subplot(5, 5, i+1)
        plt.imshow(images[i, :, :, 0], cmap='gray')
        plt.axis('off')
    plt.show()

# 生成并显示图像
show_images(generate_images(generator))

7. 扩展阅读

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以上教程只是一个起点，GAN的应用非常广泛，包括图像生成、视频生成、音频生成等。希望这个教程能帮助你入门GAN！