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import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim #优化
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #绘图
import torchvision #加载图片
from torchvision import transforms #图片变换数据准备
#对数据做归一化（-1，1）
transform=transforms.Compose([
#将shanpe为（H,W，C）的数组或img转为shape为（C,H,W）的tensor
transforms.ToTensor(), #转为张量并归一化到【0，1】；数据只是范围变了，并没有改变分布
transforms.Normalize(0.5,0.5)#数据归一化处理，将数据整理到[-1,1]之间；可让数据呈正态分布
])transforms.Compose()： 将多个预处理依次累加在一起， 每次执行transform都会依次执行其中包含的多个预处理程序
transforms.ToTensor()：在做数据归一化之前必须要把PIL Image转成Tensor
transforms.Normalize([0.5], [0.5])：归一化，这里的两个0.5分别表示对张量进行归一化的 全局平均值和方差，因为图像是灰色的只有一个通道，所以分别指定一了一个值，如果有多个通道，需要有多个数字，如3个通道，就应该是Normalize([m1, m2, m3], [n1, n2, n3])
#下载数据到指定的文件夹
train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data',
train=True,
transform=transform,
download=True)root ：需要下载至地址的根目录位置
train：如果是True, 下载训练集 trainin.pt; 如果是False，下载测试集 test.pt； 默认是True¶
transform：一系列作用在PIL图片上的转换操作，返回一个转换后的版本
download：是否下载到 root指定的位置，如果指定的root位置已经存在该数据集，则不再下载
datalodar=torch.utils.data.DataLoader(train_ds,batch_size=64,shuffle=True)PyTorch中数据读取的一个重要接口是 torch.utils.data.DataLoader。
该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch_size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入。
torch.utils.data.DataLoader(onject)的可用参数如下：
dataset(Dataset): 数据读取接口,该输出是torch.utils.data.Dataset类的对象(或者继承自该类的自定义类的对象)。
batch_size (int, optional): 批训练数据量的大小，根据具体情况设置即可。一般为2的N次方（默认:1）
shuffle (bool, optional)：是否打乱数据，一般在训练数据中会采用。（默认：False
定义生成器
输出是长度为100的噪声（正态分布随机数）
输出为（1，28，28）的图片
linear 1:100—256
linear 2: 256–512
linear 3:512–784(28*28)
reshape: 784—(1,28,28)
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator,self).__init__()
self.main=nn.Sequential(
nn.Linear(100,256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256,512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512,784),
nn.Tanh()#对于生成器，最后一个激活函数是tanh,值域：-1到1
)
#定义前向传播
def forward(self,x): #x表示长度为100的noise输入
img = self.main(x)
img=img.view(-1,28,28)#转换成图片的形式
return img
定义判别器
输入为为（1，28，28）的图片，输出为二分类的概率值，输出使用sigmoid的激活0-1
BCEloss计算交叉熵损失
在判别器中一般推荐使用nn.LeakyReLU
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator,self).__init__()
self.main = nn.Sequential(
nn.Linear(784,512),
nn.LeakyReLU(),
nn.Linear(512,256),
nn.LeakyReLU(),
nn.Linear(256,1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self,x):
x =x.view(-1,784) #展平
x =self.main(x)
return x初始化模型，优化器及损失计算函数
#设备的配置
device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'#初始化生成器和判别器把他们放到相应的设备上
gen = Generator().to(device)
dis = Discriminator().to(device)#训练器的优化器
d_optim = torch.optim.Adam(dis.parameters(),lr=0.0001)
#训练生成器的优化器
g_optim = torch.optim.Adam(dis.parameters(),lr=0.0001)#交叉熵损失函数
loss_fn = torch.nn.BCELoss()绘图函数
def gen_img_plot(model,test_input):
prediction = np.squeeze(model(test_input).detach().cpu().numpy())
fig = plt.figure(figsize=(4,4))
for i in range(16):
plt.subplot(4,4,i+1)
plt.imshow((prediction[i]+1)/2)
plt.axis('off')
plt.show()test_input = torch.randn(16,100 ,device=device) #16个长度为100的随机数GAN的训练
D_loss = []
G_loss = []#训练循环
for epoch in range(20):
#初始化损失值
d_epoch_loss = 0
g_epoch_loss = 0
count = len(dataloader) #返回批次数
#对数据集进行迭代
for step,(img,_) in enumerate(dataloader):
img =img.to(device) #把数据放到设备上
size = img.size(0) #img的第一位是size,获取批次的大小
random_noise = torch.randn(size,100,device=device)
#判别器训练(真实图片的损失和生成图片的损失),损失的构建和优化
d_optim.zero_grad()#梯度归零
#判别器对于真实图片产生的损失
real_output = dis(img) #判别器输入真实的图片，real_output对真实图片的预测结果
d_real_loss = loss_fn(real_output,
torch.ones_like(real_output)
)
d_real_loss.backward()#计算梯度
#在生成器上去计算生成器的损失，优化目标是判别器上的参数
gen_img = gen(random_noise) #得到生成的图片
#因为优化目标是判别器，所以对生成器上的优化目标进行截断
fake_output = dis(gen_img.detach()) #判别器输入生成的图片，fake_output对生成图片的预测;detach会截断梯度，梯度就不会再传递到gen模型中了
#判别器在生成图像上产生的损失
d_fake_loss = loss_fn(fake_output,
torch.zeros_like(fake_output)
)
d_fake_loss.backward()
#判别器损失
d_loss = d_real_loss + d_fake_loss
#判别器优化
d_optim.step()
#生成器上损失的构建和优化
g_optim.zero_grad() #先将生成器上的梯度置零
fake_output = dis(gen_img)
g_loss = loss_fn(fake_output,
torch.ones_like(fake_output)
) #生成器损失
g_loss.backward()
g_optim.step()
#累计每一个批次的loss
with torch.no_grad():
d_epoch_loss +=d_loss
g_epoch_loss +=g_loss
#求平均损失
with torch.no_grad():
d_epoch_loss /=count
g_epoch_loss /=count
D_loss.append(d_epoch_loss)
G_loss.append(g_epoch_loss)
print('Epoch:',epoch)
gen_img_plot(gen,test_input)运行结果
一共有20张，因篇幅有限，这里先展示前六张和最后一张
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