換臉火了，我用 python 快速入門生成模型
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引言：
近幾年來，GAN生成對抗式應(yīng)用十分火熱，不論是抖音上大火的“螞蟻牙黑”還是B站上的“復(fù)原老舊照片”以及換臉等功能，都是基于GAN生成對抗式的模型。但是GAN算法對于大多數(shù)而言上手較難，故今天我們將使用最少的代碼，簡單入門“生成對抗式網(wǎng)絡(luò)”，實現(xiàn)用GAN生成數(shù)字。
其中生成的圖片效果如下可見：
01 模型建立
1.1 環(huán)境要求
本次環(huán)境使用的是python3.6.5+windows平臺
主要用的庫有：
OS模塊用來對本地文件讀寫刪除、查找到等文件操作
numpy模塊用來矩陣和數(shù)據(jù)的運算處理，其中也包括和深度學(xué)習(xí)框架之間的交互等
Keras模塊是一個由Python編寫的開源人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，可以作為Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高階應(yīng)用程序接口，進行深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計、調(diào)試、評估、應(yīng)用和可視化 。在這里我們用來搭建網(wǎng)絡(luò)層和直接讀取數(shù)據(jù)集操作，簡單方便
Matplotlib模塊用來可視化訓(xùn)練效果等數(shù)據(jù)圖的制作
1.2 GAN簡單介紹
GAN 由生成器 （Generator）和判別器 (Discriminator) 兩個網(wǎng)絡(luò)模型組成，這兩個模型作用并不相同，而是相互對抗。我們可以很簡單的理解成，Generator是造假的的人，Discriminator是負責鑒寶的人。正是因為生成模型和對抗模型的相互對抗關(guān)系才稱之為生成對抗式。
那我們?yōu)槭裁床贿m用VAE去生成模型呢，又怎么知道GAN生成的圖片會比VAE生成的更優(yōu)呢？問題就在于VAE模型作用是使得生成效果越相似越好，但事實上僅僅是相似卻只是依葫蘆畫瓢。而 GAN 是通過 discriminator 來生成目標，而不是像 VAE線性般的學(xué)習(xí)。
這個項目里我們目標是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成新的圖像，這些圖像與數(shù)據(jù)集中包含的圖像盡可能相近，而不是簡單的復(fù)制粘貼。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)什么是圖像的“本質(zhì)”，然后能夠從一個隨機的數(shù)字數(shù)組開始創(chuàng)建它。其主要思想是讓兩個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個產(chǎn)生器和一個鑒別器，相互競爭。生成器會創(chuàng)建與數(shù)據(jù)集中的圖片盡可能相似的新圖像。判別器試圖了解它們是原始圖片還是合成圖片。
1.3 模型初始化
在這里我們初始化需要使用到的變量，以及優(yōu)化器、對抗式模型等。
def __init__(self, width=28, height=28, channels=1): self.width = width self.height = height self.channels = channels self.shape = (self.width, self.height, self.channels) self.optimizer = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5, decay=8e-8) self.G = self.__generator() self.G.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) self.D = self.__discriminator() self.D.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.stacked_generator_discriminator = self.__stacked_generator_discriminator() self.stacked_generator_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer)
1.4 生成器模型的搭建
這里我們盡可能簡單的搭建一個生成器模型，3個完全連接的層，使用sequential標準化。神經(jīng)元數(shù)分別是256,512,1024等：
def __generator(self): """ Declare generator """ model = Sequential() model.add(Dense(256, input_shape=(100,))) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(1024)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(self.width * self.height * self.channels, activation='tanh')) model.add(Reshape((self.width, self.height, self.channels))) return model
1.5 判別器模型的搭建
在這里同樣簡單搭建判別器網(wǎng)絡(luò)層，和生成器模型類似：
def __discriminator(self): """ Declare discriminator """ model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=self.shape)) model.add(Dense((self.width * self.height * self.channels), input_shape=self.shape)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(np.int64((self.width * self.height * self.channels)/2))) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary() return model
1.6 對抗式模型的搭建
這里是較為難理解的部分。讓我們創(chuàng)建一個對抗性模型，簡單來說這只是一個后面跟著一個鑒別器的生成器。注意，在這里鑒別器的權(quán)重被凍結(jié)了，所以當我們訓(xùn)練這個模型時，生成器層將不受影響，只是向上傳遞梯度。代碼很簡單如下：
def __stacked_generator_discriminator(self): self.D.trainable = False model = Sequential() model.add(self.G) model.add(self.D) return model
02 模型的訓(xùn)練使用
2.1 模型的訓(xùn)練
在這里，我們并沒有直接去訓(xùn)練生成器。而是通過對抗性模型間接地訓(xùn)練它。我們將噪聲傳遞給了對抗模型，并將所有從數(shù)據(jù)庫中獲取的圖像標記為負標簽，而它們將由生成器生成。
對真實圖像進行預(yù)先訓(xùn)練的鑒別器把不能合成的圖像標記為真實圖像，所犯的錯誤將導(dǎo)致由損失函數(shù)計算出的損失越來越高。這就是反向傳播發(fā)揮作用的地方。由于鑒別器的參數(shù)是凍結(jié)的，在這種情況下，反向傳播不會影響它們。相反，它會影響生成器的參數(shù)。所以優(yōu)化對抗性模型的損失函數(shù)意味著使生成的圖像盡可能的相似，鑒別器將識別為真實的。這既是生成對抗式的神奇之處!
故訓(xùn)練階段結(jié)束時，我們的目標是對抗性模型的損失值很小，而鑒別器的誤差盡可能高，這意味著它不再能夠分辨出差異。
最終在我門的訓(xùn)練結(jié)束時，鑒別器損失約為0.73?？紤]到我們給它輸入了50%的真實圖像和50%的合成圖像，這意味著它有時無法識別假圖像。這是一個很好的結(jié)果，考慮到這個例子絕對不是優(yōu)化的結(jié)果。要知道確切的百分比，我可以在編譯時添加一個精度指標,這樣它可能得到很多更好的結(jié)果實現(xiàn)更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)的生成器和判別器。
代碼如下，這里legit_images是指原始訓(xùn)練的圖像，而syntetic_images是生成的圖像。：
def train(self, X_train, epochs=20000, batch = 32, save_interval = 100):
for cnt in range(epochs):
## train discriminator
random_index = np.random.randint(0, len(X_train) - np.int64(batch/2))
legit_images = X_train[random_index : random_index + np.int64(batch/2)].reshape(np.int64(batch/2), self.width, self.height, self.channels)
gen_noise = np.random.normal(0, 1, (np.int64(batch/2), 100))
syntetic_images = self.G.predict(gen_noise)
x_combined_batch = np.concatenate((legit_images, syntetic_images))
y_combined_batch = np.concatenate((np.ones((np.int64(batch/2), 1)), np.zeros((np.int64(batch/2), 1))))
d_loss = self.D.train_on_batch(x_combined_batch, y_combined_batch)
# train generator
noise = np.random.normal(0, 1, (batch, 100))
y_mislabled = np.ones((batch, 1))
g_loss = self.stacked_generator_discriminator.train_on_batch(noise, y_mislabled)
print ('epoch: %d, [Discriminator :: d_loss: %f], [ Generator :: loss: %f]' % (cnt, d_loss[0], g_loss))
if cnt % save_interval == 0:
self.plot_images(save2file=True, step=cnt)2.2 可視化
使用matplotlib來可視化模型訓(xùn)練效果。
def plot_images(self, save2file=False, samples=16, step=0):
''' Plot and generated images '''
if not os.path.exists("./images"):
os.makedirs("./images")
filename = "./images/mnist_%d.png" % step
noise = np.random.normal(0, 1, (samples, 100))
images = self.G.predict(noise)
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(images.shape[0]):
plt.subplot(4, 4, i+1)
image = images[i, :, :, :]
image = np.reshape(image, [self.height, self.width])
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
if save2file:
plt.savefig(filename)
plt.close('all')
else:
plt.show()
03 使用方法
考慮到代碼較少，下述代碼復(fù)制粘貼即可運行。
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import numpy as np
from IPython.core.debugger import Tracer
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout
from keras.layers import BatchNormalization
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt
plt.switch_backend('agg') # allows code to run without a system DISPLAY
class GAN(object):
""" Generative Adversarial Network class """
def __init__(self, width=28, height=28, channels=1):
self.width = width
self.height = height
self.channels = channels
self.shape = (self.width, self.height, self.channels)
self.optimizer = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5, decay=8e-8)
self.G = self.__generator()
self.G.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer)
self.D = self.__discriminator()
self.D.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy'])
self.stacked_generator_discriminator = self.__stacked_generator_discriminator()
self.stacked_generator_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer)
def __generator(self):
""" Declare generator """
model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_shape=(100,)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Dense(512))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Dense(1024))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Dense(self.width * self.height * self.channels, activation='tanh'))
model.add(Reshape((self.width, self.height, self.channels)))
return model
def __discriminator(self):
""" Declare discriminator """
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=self.shape))
model.add(Dense((self.width * self.height * self.channels), input_shape=self.shape))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dense(np.int64((self.width * self.height * self.channels)/2)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
return model
def __stacked_generator_discriminator(self):
self.D.trainable = False
model = Sequential()
model.add(self.G)
model.add(self.D)
return model
def train(self, X_train, epochs=20000, batch = 32, save_interval = 100):
for cnt in range(epochs):
## train discriminator
random_index = np.random.randint(0, len(X_train) - np.int64(batch/2))
legit_images = X_train[random_index : random_index + np.int64(batch/2)].reshape(np.int64(batch/2), self.width, self.height, self.channels)
gen_noise = np.random.normal(0, 1, (np.int64(batch/2), 100))
syntetic_images = self.G.predict(gen_noise)
x_combined_batch = np.concatenate((legit_images, syntetic_images))
y_combined_batch = np.concatenate((np.ones((np.int64(batch/2), 1)), np.zeros((np.int64(batch/2), 1))))
d_loss = self.D.train_on_batch(x_combined_batch, y_combined_batch)
# train generator
noise = np.random.normal(0, 1, (batch, 100))
y_mislabled = np.ones((batch, 1))
g_loss = self.stacked_generator_discriminator.train_on_batch(noise, y_mislabled)
print ('epoch: %d, [Discriminator :: d_loss: %f], [ Generator :: loss: %f]' % (cnt, d_loss[0], g_loss))
if cnt % save_interval == 0:
self.plot_images(save2file=True, step=cnt)
def plot_images(self, save2file=False, samples=16, step=0):
''' Plot and generated images '''
if not os.path.exists("./images"):
os.makedirs("./images")
filename = "./images/mnist_%d.png" % step
noise = np.random.normal(0, 1, (samples, 100))
images = self.G.predict(noise)
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(images.shape[0]):
plt.subplot(4, 4, i+1)
image = images[i, :, :, :]
image = np.reshape(image, [self.height, self.width])
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
if save2file:
plt.savefig(filename)
plt.close('all')
else:
plt.show()
if __name__ == '__main__':
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
# Rescale -1 to 1
X_train = (X_train.astype(np.float32) - 127.5) / 127.5
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)
gan = GAN()
gan.train(X_train)*博客內(nèi)容為網(wǎng)友個人發(fā)布，僅代表博主個人觀點，如有侵權(quán)請聯(lián)系工作人員刪除。
