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作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方，并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6（GAN）
一.GAN
网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多，在这里不再加以赘述，放几个我认为比较好的讲解
1. GAN概念理解
2. 理解GAN网络基本原理
3. 李宏毅机器学习课程
二.DCGAN
三.示例代码解读
3.1关于数据集的下载
官方的数据集需要FQ下载，在查找相关网址后，上网找到了数据集，并成功下载，如下是数据集链接：
成功下载并解压，可以删除作业代码中的有关下载和解压的部分
可以打开我最下面放的文件，改变数据地址即可（main函数中的workspace_dir）
You may replace the workspace directory if you want.
workspace_dir = '.'
Training progress bar
!pip install -q qqdm
!gdown --id 1IGrTr308mGAaCKotpkkm8wTKlWs9Jq-p --output "{workspace_dir}/crypko_data.zip"
3.2导入相关包和函数
import random import torch import numpy as np import os import glob import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch import optim from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import matplotlib.pyplot as plt from qqdm.notebook import qqdm
如果没有qqdm或者matplotlib则需要pip或者conda下载（qqdm是进度条，在训练过程中可以显示训练进度）
3.3DateSet 数据预处理
Transfrom：
1.transforms.Compose()：将一系列的transforms有序组合，实现时按照这些方法依次对图像操作。
类似封装函数，依次执行
2.transforms.ToPILImage：将数据转换为PILImage。
3.transforms.Resize：图像变换
4.transforms.ToTensor：转为tensor，并归一化至[0-1]
5.transforms.Normalize：数据归一化处理
mean:各通道的均值
std：各通道的标准差
关于为什幺要进行归一化处理可以参考 transforms.Normalize（）
6.主函数进行数据加载：
workspace_dir='D://机器学习//Jupyter//GAN学习//函数' dataset = get_dataset(os.path.join(workspace_dir, 'faces'))
3.4Model-模型的建立-DCGAN
3.4.1权重初始化
DCGAN指出，所有的权重都以均值为0，标准差为0.2的正态分布随机初始化。weights_init 函数读取一个已初始化的模型并重新初始化卷积层，转置卷积层，batch normalization 层。这个函数在模型初始化之后使用。
def weights_init(m):
classname = m.__class__.__name__
if classname.find('Conv') != -1:
m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)
elif classname.find('BatchNorm') != -1:
m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)
m.bias.data.fill_(0)
3.4.2Generator-生成器模型
生成器的目的是将输入向量z zz 映射到真的数据空间。这儿我们的数据为图片，意味着我们需要将输入向量z zz转换为 3x64x64的RGB图像。实际操作时，我们通过一系列的二维转置卷，每次转置卷积后跟一个二维的batch norm层和一个relu激活层。生成器的输出接入tanh函数以便满足输出范围为[−1,1]。值得一提的是，每个转置卷积后面跟一个 batch norm 层，是DCGAN论文的一个主要贡献。这些网络层有助于训练时的梯度计算。
下面为生成器模型分析
该函数由反卷积+batch norm+relu构成
def dconv_bn_relu(in_dim, out_dim):
return nn.Sequential(
nn.ConvTranspose2d(in_dim, out_dim, 5, 2,
padding=2, output_padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_dim),
nn.ReLU()
)类似dconv_bn_relu，但特殊在l1为网络的第一层，输入输出和后面的l2不同(我其实觉得可以放到一起，但可能分开更加清除一些)
self.l1 = nn.Sequential(
nn.Linear(in_dim, dim * 8 * 4 * 4, bias=False),
nn.BatchNorm1d(dim * 8 * 4 * 4),
nn.ReLU()
)实例化生成器并调用weights_init函数
self.l2_5 = nn.Sequential(
dconv_bn_relu(dim * 8, dim * 4),
dconv_bn_relu(dim * 4, dim * 2),
dconv_bn_relu(dim * 2, dim),
nn.ConvTranspose2d(dim, 3, 5, 2, padding=2, output_padding=1),
nn.Tanh()
)构建cnn网络结构，tanh函数使输出在[-1,1]之间
self.apply(weights_init)
整体模型合并
def forward(self, x):
y = self.l1(x)
y = y.view(y.size(0), -1, 4, 4)
y = self.l2_5(y)
return y主函数中生成实例，并输出网络结构
netG=Generator(100)
print(netG)运行后得到网络结构
(l1): Sequential(
(0): Linear(in_features=100, out_features=8192, bias=False)
(1): BatchNorm1d(8192, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU()
)
(l2_5): Sequential(
(0): Sequential(
(0): ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2), output_padding=(1, 1), bias=False)
(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU()
)
(1): Sequential(
(0): ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2), output_padding=(1, 1), bias=False)
(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU()
)
(2): Sequential(
(0): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2), output_padding=(1, 1), bias=False)
(1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU()
)
(3): ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2), output_padding=(1, 1))
(4): Tanh()
)
)
3.4.3 Discriminator-判别器模型
判别器的输入为3 *64 *64，输出为概率（分数），依次通过卷积层，BN层，LeakyReLU层，最后通过sigmoid函数输出得分
from torch import nn
from 函数.weights_inition import weights_init
class Discriminator(nn.Module):
"""
Input shape: (N, 3, 64, 64)
Output shape: (N, )
"""
def __init__(self, in_dim, dim=64):
super(Discriminator, self).__init__()
def conv_bn_lrelu(in_dim, out_dim):
return nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_dim, out_dim, 5, 2, 2),
nn.BatchNorm2d(out_dim),
nn.LeakyReLU(0.2),
)
""" Medium: Remove the last sigmoid layer for WGAN. """
self.ls = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_dim, dim, 5, 2, 2),
nn.LeakyReLU(0.2),
conv_bn_lrelu(dim, dim * 2),
conv_bn_lrelu(dim * 2, dim * 4),
conv_bn_lrelu(dim * 4, dim * 8),
nn.Conv2d(dim * 8, 1, 4),
nn.Sigmoid(),
)
self.apply(weights_init)
def forward(self, x):
y = self.ls(x)
y = y.view(-1)
return y
类似生成器，具体框架不再分开说明
生成实例，观察网络结构
Discriminator(
(ls): Sequential(
(0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2))
(1): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
(2): Sequential(
(0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2))
(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
)
(3): Sequential(
(0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2))
(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
)
(4): Sequential(
(0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2))
(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
)
(5): Conv2d(512, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
(6): Sigmoid()
)
)
3.5Training-模型的训练-DCGAN
3.5.1 创建网络结构
G = Generator(in_dim=z_dim).to(device) D = Discriminator(3).to(device) G.train() D.train() # Loss criterion = nn.BCELoss() # Optimizer opt_D = torch.optim.Adam(D.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999)) opt_G = torch.optim.Adam(G.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999))
in_dim=z_dim=100,z的分布（高斯分布）深度为100
因为input的是图片，3channels，所以Discriminator(3)
如果模型中有BN层，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval()是保证BN用全部训练数据的均值和方差。
损失函数使用二元交叉熵损失(BCELoss)
这里使用Adam优化器更新参数 Adam+pytorch ，学习率设置为0.0002 Betal=0.5。
3.5.2加载数据
Dataloader参考 dataloader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2)
z为随机生成64*100的高斯分布数据（均值为0，方差为1）也叫噪声。
z为生成器的输入。
3.5.3 训练D(判别器)
z为随机生成64*100的高斯分布数据（均值为0，方差为1）也叫噪声。
z为生成器的输入。
z = Variable(torch.randn(bs, z_dim)).to(device)
f_imgs大小为 64 *3 *64 *64(生成64张假图片)
将z直接传入G (),可以直接调用forward（）函数进行操作，参考 forward 。
下面展示forward（）函数的流程
r_imgs = Variable(imgs).to(device)
f_imgs = G(z)进行标签定义，真实图片的label为1，生成的图片的label为0。
r_label = torch.ones((bs)).to(device)
f_label = torch.zeros((bs)).to(device)把两种图片放入判别器，将r_imgs设置为detach(),意为参数不再更新（很好理解，因为图片的数据肯定不可以改变，只能改变网络的参数，所以就锁定了图片数据）。r_logit表示真实图片得分(越高越好)，f_logit表示假图片得分（越低越好）。
r_logit = D(r_imgs.detach())
f_logit = D(f_imgs.detach())计算损失，就是将两种损失加起来除以二。
r_loss = criterion(r_logit, r_label)
f_loss = criterion(f_logit, f_label)
loss_D = (r_loss + f_loss) / 2module.zero_grad(），每一个batch的训练将参数的梯度清零。
对loss进行反向传播算法，.backward（）可以计算所有与loss_D有关的参数的梯度，参考 backward 。
optimizer.step()，进行参数更新(Adam)。
D.zero_grad()
loss_D.backward()
opt_D.step()
3.5.4 训练G(生成器)
z为随机生成64*100的高斯分布数据（均值为0，方差为1）也叫噪声。
z为生成器的输入。
z = Variable(torch.randn(bs, z_dim)).to(device)
生成假图片，并计算得分（越高越好）。
f_imgs = G(z) f_logit = D(f_imgs) loss_G = criterion(f_logit, r_label)
更新参数
G.zero_grad() loss_G.backward() opt_G.step()
3.6结果展示
生成最后的结果（测试图片），每一个epoch生成一张图片。
有关pytorch中dataloader，dataset以及数据显示的学习可以参考 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】
G.eval()
f_imgs_sample = (G(z_sample).data + 1) / 2.0
filename = os.path.join(log_dir, f'Epoch_{epoch + 1:03d}.jpg')
torchvision.utils.save_image(f_imgs_sample, filename, nrow=10)
print(f' | Save some samples to {filename}.')
# Show generated images in the jupyter notebook.
grid_img = torchvision.utils.make_grid(f_imgs_sample.cpu(), nrow=10)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(grid_img.permute(1, 2, 0))
plt.show()
G.train()
if (e + 1) % 5 == 0 or e == 0:
# Save the checkpoints.
torch.save(G.state_dict(), os.path.join(ckpt_dir, 'G.pth'))
torch.save(D.state_dict(), os.path.join(ckpt_dir, 'D.pth'))
下图分别是我设置epoch为5，bitch_size为10和64生成的测试图片
bitch_size=10
bitch_size=64
观察图片会有一些问题，比如面部不全，眼睛颜色不对或者人脸模糊等问题，转换GAN类型或者增加数据集等可能使结果更好。
3.7代码文件
李宏毅老师的作业文件是.ipynb文件，我把函数分开写进了PyCharm中，在使用时需要更改各个函数中
import的文件名，还有数据的地址（在main函数中）改为自己的地址
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