GAN：揭秘对抗式神经网络的奥秘，代码实战助你轻松上手！

2023-09-18 09:57:04

让我们开启 GAN 世界的探索，踏上一场对抗式学习的旅程吧！

1. GAN 原理概览

GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责创造新的数据，而判别器则负责判断这些数据是真实数据还是生成器创建的。两个网络相互竞争并不断学习，生成器变得越来越擅长创建真实的数据，而判别器变得越来越擅长识别生成器创建的数据。这种竞争的过程称为对抗性学习。

2. GAN 应用领域

GAN 广泛应用于图像生成、艺术创作、风格迁移、图像修复、文本生成和音乐生成等领域。

3. 实现一个简单的 GAN 模型

本教程将利用 Python 和 PyTorch 构建一个简单的 GAN 模型，来生成手写数字图片。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 定义生成器和判别器网络
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # ...

    def forward(self, z):
        # ...

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # ...

    def forward(self, x):
        # ...

# 定义超参数和数据加载器
batch_size = 128
learning_rate = 0.0002
num_epochs = 50

train_dataset = datasets.MNIST(
    'data',
    train=True,
    download=True,
    transform=transforms.ToTensor(),
)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=batch_size,
    shuffle=True,
)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=learning_rate)
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练 GAN 模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader):
        # ...

# 保存生成器模型
torch.save(generator.state_dict(), 'generator.pt')