原始GAN网络Tensorflow实现MNIST图片生成（附详细注释）

原始GAN网络论文（非常经典）介绍：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 

数据集采用的是黑白图像数据集MNIST。话不多说，直接上代码：

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec   #可视化库
import os

2. 权重初始化函数

# 权重初始化函数方法
def variable_init(size):
    in_dim = size[0]
    
    # 计算随机生成变量所服从的正态分布标准差
    w_stddev = 1. / tf.sqrt(in_dim / 2.0)
    return tf.random_normal(shape=size, stddev=w_stddev)   #从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值

3. 变量定义

# 定义输入矩阵的占位符，输入层单元为784，None批量大小的占位，X代表输入的真实图片。占位符的数值类型为32位浮点型
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])   # 定义输入图像占位符

# 定义判别器的权重和偏置项向量，由此可知判别器网络为三层全连接层
D_W1 = tf.Variable(variable_init([784, 128]))
D_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape = [128]))

D_W2 = tf.Variable(variable_init([128, 1]))
D_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape = [1]))

theta_D = [D_W1, D_W2, D_b1, D_b2]

# 定义生成器的输入噪声为100维度的向量组，None根据批量大小确定
Z = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None, 100])   # 定义随机噪声占位符

# 定义生成器的权重与偏置项。输入层为100个神经元且接受随机噪声
# 输出层为784个神经元，并输出手写字体图片。生成网络根据原论文为三层全连接层
G_W1 = tf.Variable(variable_init([100, 128]))
G_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape = [128]))

G_W2 = tf.Variable(variable_init([128, 784]))
G_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape = [784]))

theta_G = [G_W1, G_b1, G_W2, G_b2]

4. 定义随机噪声生成函数

# 定义一个可以生成m*n阶随机矩阵的函数，该矩阵的元素服从均匀分布，随机生成的z就为生成器的输入
def sample_Z(m, n):
    # 从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.
    # 返回值类型：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。
    # ndarray类型，表示一个N维数组对象，其有一个shape（表维度大小）和dtype（说明数组数据类型的对象）
    return np.random.uniform(-1., 1., size = [m, n])

5. 定义生成器G

# 定义生成器
def generator(z):
    # 第一层先计算 y=z*G_W1+G_b1，然后投入激活函数计算G_h1=ReLU(y),G_h1为第二层神经网络的输出激活值
    G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z, G_W1) + G_b1)    # tf.matmul：矩阵乘法函数
    
    # 以下两个语句计算第二层传播到第三层的激活结果，第三层的激活结果是含有784个元素的向量，该向量转化为28*28就可以表示图像
    G_log_prob = tf.matmul(G_h1, G_W2) + G_b2
    G_prob = tf.nn.sigmoid(G_log_prob)
    return G_prob

6. 定义判别器D

# 定义判别器
def discriminator(x):
    # 计算D_h1=ReLU(x*D_W1+D_b1)，该层的输入为含有784个元素的向量
    D_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, D_W1) + D_b1)
    
    # 计算第三层的输出结果。
    # 因为使用的是Sigmoid函数，则输出结果是一个取值为[0,1]间的标量（见上述权重定义）
    # 即判别器输入的图像是真（=1）还是假（=0）
    D_logit = tf.matmul(D_h1, D_W2) + D_b2
    D_prob = tf.nn.sigmoid(D_logit)
    
    # 返回判别为真的概率和第三层的输入值，输出D_logit是为了将其输入tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()以构建损失函数
    return D_prob, D_logit

7. 定义输出生成图片的函数

# 该函数用于输出生成图片
def plot(samples):
    fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
    gs = gridspec.GridSpec(4, 4)
    gs.update(wspace = 0.05, hspace = 0.05)
    
    for i, sample in enumerate(samples):
        ax = plt.subplot(gs[i])
        plt.axis('off')
        ax.set_xticklabels([])
        ax.set_yticklabels([])
        ax.set_aspect('equal')
        plt.imshow(sample.reshape(28, 28), cmap = 'Greys_r')
    
    return fig

8. 交叉熵函数说明

# 交叉熵损失函数
# sigmoid_cross_entropy_with_logits函数的输入是logits和targets，logits就是神经网络模型中的W X矩阵，且不需要经过
# sigmoid激活函数。而targets的shape和logits相同，即正确的标注值。若令x=logits，z=labels，那么该函数的表达式就是
# z-log(sigmoid(x))+(1-z)*-log(1-sigmoid(x))

9. 计算损失函数（用交叉熵损失函数代替原始GAN的损失函数）

# 输入随机噪声z，而输出生成样本
G_sample = generator(Z)

# 分别输入真实图片和生成图片，并投入判别器以判别真伪
D_real, D_logit_real = discriminator(X)
D_fake, D_logit_fake = discriminator(G_sample)

# 以下为原论文的判别器损失函数和生成器损失函数，但本实现并没有使用该损失函数
# D_loss = -tf.reduce_mean(tf.log(D_real) + tf.log(1. - D_fake))
# G_loss = -tf.reduce_mean(tf.log(D_fake))

# 这里使用交叉熵作为判别器和生成器的损失函数，因为sigmoid_cross_entropy_with_logits内部会对预测输入执行Sigmoid函数
# 所以取判别器最后一层未投入激活函数的值，即D_h1*D_W2+D_b2
# tf.ones_like(D_logit_real)创建维度和D_logits_real相等的全是1的标注，真实图片
D_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_real, labels=tf.ones_like(D_logit_real)))
D_loss_fake = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake, labels=tf.zeros_like(D_logit_fake)))

# 损失函数为两部分，即E[log(D(x))]+E[log(1-D(G(z)))]，将真的判别为假和将假的判别为真
D_loss = D_loss_real + D_loss_fake

# 同样使用交叉熵构建生成器损失函数
G_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits = D_logit_fake, labels=tf.ones_like(D_logit_fake)))

# 定义判别器和生成器的优化方法为Adam算法，关键字var_list表明最小化损失函数所更新的权重矩阵
D_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(D_loss, var_list=theta_D)
G_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(G_loss, var_list=theta_G)

10. 加载MNIST数据集

# 选择训练的批量大小和随机生成噪声的维度
mb_size = 128
Z_dim = 100

# 读取数据集MNIST，并在当前目录data文件夹下MNIST文件夹中，如果改地址没有数据，则下载数据集至该文件夹
mnist = input_data.read_data_sets("./data/MNIST/", one_hot=True)

11. 开始训练

# 打开一个会话运行计算图
sess = tf.Session()

# 初始化所有定义的变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 如果当前目录下不存在out文件夹，则创建该文件夹
if not os.path.exists('out/'):
    os.makedirs('out/')

# 初始化，并开始迭代训练，100W次
i = 0
for it in range(20000):
    
    # 每2000次输出一张生成器生成的图片
    if it % 2000 == 0:
        samples = sess.run(G_sample, feed_dict={Z: sample_Z(16, Z_dim)})
        
        fig = plot(samples)
        plt.savefig('out/{}.png'.format(str(i).zfill(3)), bbox_inches = 'tight')
        i += 1
        plt.close(fig)
    
    # next_batch抽取下一个批量的图片，该方法返回一个矩阵，即shape=[mb_size,784]，每一行是一张图片
    X_mb, _ = mnist.train.next_batch(mb_size)
    
    # 投入并根据优化方法迭代一次，计算损失后返回损失值
    _, D_loss_curr = sess.run([D_solver, D_loss], feed_dict={X: X_mb, Z: sample_Z(mb_size, Z_dim)})
    _, G_loss_curr = sess.run([G_solver, G_loss], feed_dict={Z: sample_Z(mb_size, Z_dim)})
    
    # 每迭代2000次输出迭代数、生成器损失和判别器损失
    if it % 2000 == 0:
        print('Iter: {}'.format(it))
        print('D_loss: {:.4}'.format(D_loss_curr))
        print('G_loss: {:.4}'.format(G_loss_curr))
        print()

 

来源：CSDN

作者：yangjingshi

链接：https://blog.csdn.net/yangjingshi/article/details/90247011