对抗神经网络学习（一）——GAN实现mnist手写数字生成(tensorflow实现)

一、背景

对抗神经网络GAN最早是2014年Ian goodfellow等人[1]提出的一个新的神经网络模型。在这个模型中，通过生成器G和判别器D相互博弈，以提高模型自身的泛化性能，使得生成器G最终能够产生与真实样本接近的数据。

本实验以mnist数据集为例，尽可能的以最少的代码实现GAN。

[1]文章链接：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf

二、GAN原理

GAN的原理在CSDN上的介绍非常多，本文不再做过多介绍，附上部分介绍比较详细的链接：

[2]深度学习----GAN（生成对抗神经网络）原理解析

[3]GAN笔记——理论与实现

[4]生成对抗网络(GAN)的理论与应用完整入门介绍

在文献[1]中，作者给出了对抗神经网络的伪代码：

GAN的结构可以简单表示为：

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三、GAN的实现——以mnist数据集为例

1.数据准备

这里提供两种下载数据的方法，一种是到 http://yann.lecun.com/exdb/mnist 直接下载数据集，另一种是利用python代码下载。具体代码如下：

# mnist数据集下载，下载之后的文件在MNIST_data文件夹下
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

data = input_data.read_data_sets('MNIST_data/')

下载完数据之后，所有数据为压缩包形式，我们需要对train数据进行解压：

为了方便后续处理，我们需要数据转换成numpy可以读取的格式，转换方法如下：

# 定义load_data()函数以读取数据
def load_data(data_path):
    '''
    函数功能：导出MNIST数据
    输入: data_path   传入数据所在路径（解压后的数据）
    输出: train_data  输出data，形状为(60000, 28, 28, 1)    
         train_label  输出label，形状为(60000, 1)                 
    '''

    f_data = open(os.path.join(data_path, 'train-images.idx3-ubyte'))
    loaded_data = np.fromfile(file=f_data, dtype=np.uint8)
    #前16个字符为说明符，需要跳过
    train_data = loaded_data[16:].reshape((-1, 784)).astype(np.float)

    f_label = open(os.path.join(data_path, 'train-labels.idx1-ubyte'))
    loaded_label = np.fromfile(file=f_label, dtype=np.uint8)
    #前8个字符为说明符，需要跳过
    train_label = loaded_label[8:].reshape((-1)).astype(np.float)

    return train_data, train_label

2. 定义GAN网络需要的超参数

超参数是指开始学习之前设置的参数，这一步主要作用是设置后面所需要的超参数即可。

# 导入需要的包
import os                         #读取路径下文件
import shutil                     #递归删除文件
import tensorflow as tf           #编写神经网络
import numpy as np                #矩阵运算操作
from skimage.io import imsave     #保存影像
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data  #第一次下载数据时用

# 图像的size为(28, 28, 1)
image_height = 28           
image_width = 28
image_size = image_height * image_width

# 是否训练和存储设置
train = True
restore = False              #是否存储训练结果
output_path = "./output/"    #存储文件的路径

# 实验所需的超参数
max_epoch = 500
batch_size = 256
h1_size = 256         #第一隐藏层的size，即特征数
h2_size = 512         #第二隐藏层的size，即特征数
z_size = 128          #生成器的传入参数

3. 编写GAN的网络结构

GAN的网络结构包括两部分：生成器 generator 和判别器 discrimnator。

首先是生成器generator部分：

#导入tensorflow
import tensorflow as tf

#定义GAN的生成器
def generator(z_prior):
    '''
    函数功能：生成影像，参与训练过程
    输入：z_prior,       #输入tf格式，size为（batch_size, z_size）的数据
    输出：x_generate,    #生成图像
         g_params,      #生成图像的所有参数
    '''
    # 第一个链接层 
    #以2倍标准差stddev的截断的正态分布中生成大小为[z_size, h1_size]的随机值，权值weight初始化。
    w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([z_size, h1_size], stddev=0.1), name="g_w1", dtype=tf.float32)
    #生成大小为[h1_size]的0值矩阵，偏置bias初始化
    b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_size]), name="g_b1", dtype=tf.float32)
    #通过矩阵运算，将输入z_prior传入隐含层h1。激活函数为relu
    h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z_prior, w1) + b1)

    # 第二个链接层 
    #以2倍标准差stddev的截断的正态分布中生成大小为[h1_size, h2_size]的随机值，权值weight初始化。
    w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([h1_size, h2_size], stddev=0.1), name="g_w2", dtype=tf.float32)
    #生成大小为[h2_size]的0值矩阵，偏置bias初始化
    b2 = tf.Variable(tf.zeros([h2_size]), name="g_b2", dtype=tf.float32)
    #通过矩阵运算，将h1传入隐含层h2。激活函数为relu
    h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, w2) + b2)

    # 第三个链接层 
    #以2倍标准差stddev的截断的正态分布中生成大小为[h2_size, image_size]的随机值，权值weight初始化。
    w3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([h2_size, image_size], stddev=0.1), name="g_w3", dtype=tf.float32)
    #生成大小为[image_size]的0值矩阵，偏置bias初始化
    b3 = tf.Variable(tf.zeros([image_size]), name="g_b3", dtype=tf.float32)
    #通过矩阵运算，将h2传入隐含层h3。
    h3 = tf.matmul(h2, w3) + b3
    #利用tanh激活函数，将h3传入输出层
    x_generate = tf.nn.tanh(h3)

    #将所有参数合并到一起
    g_params = [w1, b1, w2, b2, w3, b3]

    return x_generate, g_params

接下来是判别器discriminator的实现：

# 定义GAN的判别器 
def discriminator(x_data, x_generated, keep_prob):
    '''
    函数功能：对输入数据进行判断，并保存其参数
    输入：x_data,        #输入的真实数据 
        x_generated,     #生成器生成的虚假数据
        keep_prob，      #dropout率，防止过拟合
    输出：y_data,        #判别器对batch个数据的处理结果
        y_generated,     #判别器对余下数据的处理结果
        d_params，       #判别器的参数
    '''

    # 合并输入数据，包括真实数据x_data和生成器生成的假数据x_generated
    x_in = tf.concat([x_data, x_generated], 0) 

    # 第一个链接层
    #以2倍标准差stddev的截断的正态分布中生成大小为[image_size, h2_size]的随机值，权值weight初始化。
    w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([image_size, h2_size], stddev=0.1), name="d_w1", dtype=tf.float32)
    #生成大小为[h2_size]的0值矩阵，偏置bias初始化
    b1 = tf.Variable(tf.zeros([h2_size]), name="d_b1", dtype=tf.float32)
    #通过矩阵运算，将输入x_in传入隐含层h1.同时以一定的dropout率舍弃节点，防止过拟合
    h1 = tf.nn.dropout(tf.nn.relu(tf.matmul(x_in, w1) + b1), keep_prob)

    # 第二个链接层
    #以2倍标准差stddev的截断的正态分布中生成大小为[h2_size, h1_size]的随机值，权值weight初始化。
    w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([h2_size, h1_size], stddev=0.1), name="d_w2", dtype=tf.float32)
    #生成大小为[h1_size]的0值矩阵，偏置bias初始化
    b2 = tf.Variable(tf.zeros([h1_size]), name="d_b2", dtype=tf.float32)
    #通过矩阵运算，将h1传入隐含层h2.同时以一定的dropout率舍弃节点，防止过拟合
    h2 = tf.nn.dropout(tf.nn.relu(tf.matmul(h1, w2) + b2), keep_prob)

    # 第三个链接层
    #以2倍标准差stddev的截断的正态分布中生成大小为[h1_size, 1]的随机值，权值weight初始化。
    w3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([h1_size, 1], stddev=0.1), name="d_w3", dtype=tf.float32)
    #生成0值，偏置bias初始化
    b3 = tf.Variable(tf.zeros([1]), name="d_b3", dtype=tf.float32)
    #通过矩阵运算，将h2传入隐含层h3
    h3 = tf.matmul(h2, w3) + b3

    #从h3中切出batch_size张图像
    y_data = tf.nn.sigmoid(tf.slice(h3, [0, 0], [batch_size, -1], name=None))
    #从h3中切除余下的图像
    y_generated = tf.nn.sigmoid(tf.slice(h3, [batch_size, 0], [-1, -1], name=None))

    #判别器的所有参数
    d_params = [w1, b1, w2, b2, w3, b3]

    return y_data, y_generated, d_params

定义完生成器和判别器之后，再添加一个显示结果的函数，可以在实验的过程中知道我们的训练情况：

#显示结果的函数
def show_result(batch_res, fname, grid_size=(8, 8), grid_pad=5):
    '''
    函数功能：输入相关参数，将运行结果以图片的形式保存到当前路径下
    输入：batch_res,       #输入数据
        fname,             #输入路径
        grid_size=(8, 8),  #默认输出图像为8*8张
        grid_pad=5，       #默认图像的边缘留白为5像素
    输出：无
    '''
    
    #将batch_res进行值[0, 1]归一化，同时将其reshape成（batch_size, image_height, image_width）
    batch_res = 0.5 * batch_res.reshape((batch_res.shape[0], image_height, image_width)) + 0.5
    #重构显示图像格网的参数
    img_h, img_w = batch_res.shape[1], batch_res.shape[2]
    grid_h = img_h * grid_size[0] + grid_pad * (grid_size[0] - 1)
    grid_w = img_w * grid_size[1] + grid_pad * (grid_size[1] - 1)
    img_grid = np.zeros((grid_h, grid_w), dtype=np.uint8)
    for i, res in enumerate(batch_res):
        if i >= grid_size[0] * grid_size[1]:
            break
        img = (res) * 255.
        img = img.astype(np.uint8)
        row = (i // grid_size[0]) * (img_h + grid_pad)
        col = (i % grid_size[1]) * (img_w + grid_pad)
        img_grid[row:row + img_h, col:col + img_w] = img
    #保存图像
    imsave(fname, img_grid)

4.编写训练过程

训练过程的代码如下：

# 定义训练过程
def train():
    '''
    函数功能：训练整个GAN网络，并随机生成手写数字
    输入：无
    输出：sess.saver()
    '''

    # 加载数据
    train_data, train_label = load_data("MNIST_data")
    size = train_data.shape[0]

    # 定义GAN网络的输入，其中x_data为[batch_size, image_size], z_prior为[batch_size, z_size]
    x_data = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, image_size], name="x_data") # (batch_size, image_size)
    z_prior = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, z_size], name="z_prior") # (batch_size, z_size)
    # 定义dropout率
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name="keep_prob") 
    global_step = tf.Variable(0, name="global_step", trainable=False)

    # 利用生成器生成数据x_generated和参数g_params
    x_generated, g_params = generator(z_prior)
    # 利用判别器判别生成器的结果
    y_data, y_generated, d_params = discriminator(x_data, x_generated, keep_prob)

    # 定义判别器和生成器的loss函数
    d_loss = - (tf.log(y_data) + tf.log(1 - y_generated))
    g_loss = - tf.log(y_generated)

    # 设置学习率为0.0001，用AdamOptimizer进行优化
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.0001)

    # 判别器discriminator 和生成器 generator 对损失函数进行最小化处理
    d_trainer = optimizer.minimize(d_loss, var_list=d_params)
    g_trainer = optimizer.minimize(g_loss, var_list=g_params)

    # 全局变量初始化
    init = tf.global_variables_initializer()

    # 启动会话sess
    saver = tf.train.Saver()
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)

    # 判断是否需要存储
    if restore:
        #若是，将最近一次的checkpoint点存到outpath下
        chkpt_fname = tf.train.latest_checkpoint(output_path)
        saver.restore(sess, chkpt_fname)
    else:
        #若否，判断目录是存在，如果目录存在，则递归的删除目录下的所有内容，并重新建立目录
        if os.path.exists(output_path):
            shutil.rmtree(output_path)
        os.mkdir(output_path)

    # 利用随机正态分布产生噪声影像，尺寸为(batch_size, z_size)
    z_sample_val = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, z_size)).astype(np.float32)

    # 逐个epoch内训练
    for i in range(sess.run(global_step), max_epoch):
        # 图像每个epoch内可以放(size // batch_size)个size
        for j in range(size // batch_size):
            if j%20 == 0:
                print("epoch:%s, iter:%s" % (i, j))
            
            # 训练一个batch的数据
            batch_end = j * batch_size + batch_size
            if batch_end >= size:
                batch_end = size - 1
            x_value = train_data[ j * batch_size : batch_end ]
            # 将数据归一化到[-1, 1]
            x_value = x_value / 255.
            x_value = 2 * x_value - 1
            
            # 以正太分布的形式产生随机噪声
            z_value = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, z_size)).astype(np.float32)
            # 每个batch下，输入数据运行GAN，训练判别器
            sess.run(d_trainer,
                     feed_dict={x_data: x_value, z_prior: z_value, keep_prob: np.sum(0.7).astype(np.float32)})
            # 每个batch下，输入数据运行GAN，训练生成器
            if j % 1 == 0:
                sess.run(g_trainer,
                         feed_dict={x_data: x_value, z_prior: z_value, keep_prob: np.sum(0.7).astype(np.float32)})
        # 每一个epoch中的所有batch训练完后，利用z_sample测试训练后的生成器
        x_gen_val = sess.run(x_generated, feed_dict={z_prior: z_sample_val})
        # 每一个epoch中的所有batch训练完后，显示生成器的结果，并打印生成结果的值
        show_result(x_gen_val, os.path.join(output_path, "sample%s.jpg" % i))
        print(x_gen_val)
        # 每一个epoch中，生成随机分布以重置z_random_sample_val
        z_random_sample_val = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, z_size)).astype(np.float32)
        # 每一个epoch中，利用z_random_sample_val生成手写数字图像，并显示结果
        x_gen_val = sess.run(x_generated, feed_dict={z_prior: z_random_sample_val})
        show_result(x_gen_val, os.path.join(output_path, "random_sample%s.jpg" % i))
        # 保存会话
        sess.run(tf.assign(global_step, i + 1))
        saver.save(sess, os.path.join(output_path, "model"), global_step=global_step)

5. 训练

编辑好了上述所有文件之后，这一步只需输入这样的代码，直接训练即可：

if __name__ == '__main__':
    if train:
        train()

四、实验结果

实验1个epoch的结果：

实验10个epoch的结果：

实验50个epoch的结果：

实验100个epoch的结果：

实验300个epoch的结果：

从实验结果可以看出，当进行100个epoch时，GAN已经能够生成较为清晰的影像。

五、分析

1.实验进行GAN实验时，是将二维MNSIT数据拉伸成了一维数据进行处理

2.GAN的生成器和判别器中使用不同的激活函数

3.整个代码的结构为：

import...
from skimage.io import imsave     #保存影像

#from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data  #第一次下载数据时解注释
#data = input_data.read_data_sets('MNIST_data/')             #第一次下载数据时解注释

#设置超参数
image_height = ...
...

#定义load_data()函数以读取数据
def load_data(data_path):...

#定义GAN的生成器
def generator(z_prior):...

#定义GAN的判别器
def discriminator(x_data, x_generated, keep_prob):...

#显示结果的函数
def show_result(batch_res, fname, grid_size=(8, 8), grid_pad=5):...

#定义训练过程
def train():...


if __name__ == '__main__':
    if train:
        train()