目录

DCGAN理论讲解

DCGAN的改进：

 DCGAN的设计技巧

DCGAN纯代码实现 

导入库

导入数据和归一化 

 定义生成器

定义鉴别器 

 初始化和 模型训练

 运行结果

DCGAN理论讲解

DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。

DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量

DCGAN主要是在网络架构上改进了原始的GAN，DCGAN的生成器与判别器都利用CNN架构替换了原始GAN的全连接网络，主要改进之处有如下几个方面，

DCGAN的改进：

（1）DCGAN的生成器和判别器都舍弃了CNN的池化层，判别器保留CNN的整体架构，生成器则是将卷积层替换成了反卷积层。

（2）在判别器和生成器中使用了BatchNormalization(BN)层，这里有助于处理初始化不良导致的训练问题，加速模型训练提升训练的稳定性。要注意，在生成器的输出层和判别器的输入层不使用BN层。

（3）在生成器中除输出层使用Tanh()激活函数，其余层全部使用Relu激活函数，在判别器中，除输出层外所有层都使用LeakyRelu激活函数，防止梯度稀疏

自己画的，凑合着看吧/(*/ω＼*)捂脸/ 

 DCGAN的设计技巧

一，取消所有pooling层，G网络中使用转置卷积进行上采样，D网络中加入stride的卷积（为防止梯度稀疏）代替pooling

二，去掉FC层（全连接），使网络变成全卷积网络

三，G网络中使用Relu作为激活函数，最后一层用Tanh

四，D网络中使用LeakyRelu激活函数

五，在generator和discriminator上都使用batchnorm,解决初始化差的问题，帮助梯度传播到每一层，防止generator把所有的样本都收敛到同一点。直接将BN应用到所有层会导致样本震荡和模型不稳定，因此在生成器的输出层和判别器的输入层不使用BN层，可以防止这种现象。

六，使用Adam优化器

七，参数设置参考:LeakyRelu的斜率是0.2；Learing rate = 0.0002;batch size是128.

DCGAN纯代码实现 

导入库

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

导入数据和归一化 

#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(mean=0.5,std=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
])
#下载数据到指定的文件夹
train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data/',
                                      train=True,
                                     transform=transform,
                                     download=True)
#数据的输入部分
train_dl=torch.utils.data.DataLoader(train_ds,batch_size=64,shuffle=True)

 定义生成器

使用长度为100的noise作为输入，也可以使用torch.randn(batchsize,100,1,1）

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator,self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(100,256*7*7)
        self.bn1=nn.BatchNorm1d(256*7*7)
        self.deconv1 = nn.ConvTranspose2d(256,128,
                                         kernel_size=(3,3),
                                         stride=1,
                                         padding=1)  #生成（128，7，7）的二维图像
        self.bn2=nn.BatchNorm2d(128)
        self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(128,64,
                                         kernel_size=(4,4),
                                         stride=2,
                                         padding=1)  #生成（64，14，14）的二维图像
        self.bn3=nn.BatchNorm2d(64)
        self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(64,1,
                                         kernel_size=(4,4),
                                         stride=2,
                                         padding=1)  #生成（1,28,28）的二维图像
        
    def forward(self,x):
        x=F.relu(self.linear1(x))
        x=self.bn1(x)
        x=x.view(-1,256,7,7)
        x=F.relu(self.deconv1(x))
        x=self.bn2(x)
        x=F.relu(self.deconv2(x))
        x=self.bn3(x)
        x=torch.tanh(self.deconv3(x))
        return x

定义鉴别器 

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator,self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,stride=2)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(128)
        self.fc = nn.Linear(128*6*6,1)
    def forward(self,x):
        x= F.dropout2d(F.leaky_relu(self.conv1(x)))
        x= F.dropout2d(F.leaky_relu(self.conv2(x)) )  #(batch,128,6,6)
        x = self.bn(x)
        x = x.view(-1,128*6*6) #展平
        x = torch.sigmoid(self.fc(x))
        return x

 初始化和 模型训练

#设备的配置
device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
#初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)

#交叉熵损失函数
loss_fn = torch.nn.BCELoss()
#训练器的优化器
d_optimizer = torch.optim.Adam(dis.parameters(),lr=1e-5)
#训练生成器的优化器
g_optimizer = torch.optim.Adam(dis.parameters(),lr=1e-4)

def generate_and_save_images(model,epoch,test_input):
    prediction = np.squeeze(model(test_input).detach().cpu().numpy())
    fig = plt.figure(figsize=(4,4))
    for i in range(prediction.shape[0]):
        plt.subplot(4,4,i+1)
        plt.imshow((prediction[i]+1)/2,cmap='gray')
        plt.axis('off')
    plt.savefig('image_at_epoch_{:04d}.png'.format(epoch))
    plt.show()

test_input = torch.randn(16,100 ,device=device) #16个长度为100的随机数

D_loss = []
G_loss = []
#训练循环
for epoch in range(30):
    #初始化损失值
    D_epoch_loss = 0
    G_epoch_loss = 0
    count = len(train_dl.dataset) #返回批次数
    #对数据集进行迭代
    for step,(img,_) in enumerate(train_dl):
        img =img.to(device) #把数据放到设备上
        size = img.shape[0] #img的第一位是size,获取批次的大小
        random_seed = 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_optimizer.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,device=device)
                              )
        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
        generated_img = gen(random_seed) #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(generated_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,device=device)
                              )
        d_fake_loss.backward()
        #判别器损失
        disc_loss = d_real_loss + d_fake_loss
        #判别器优化
        d_optimizer.step()
        
        
        #生成器上损失的构建和优化
        g_optimizer.zero_grad() #先将生成器上的梯度置零
        fake_output = dis(generated_img)
        gen_loss = loss_fn(fake_output,
                              torch.ones_like(fake_output,device=device)
                          )  #生成器损失
        gen_loss.backward()
        g_optimizer.step()
        #累计每一个批次的loss
        with torch.no_grad():
            D_epoch_loss +=disc_loss
            G_epoch_loss +=gen_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)
            generate_and_save_images(gen,epoch,test_input)
            print('Epoch:',epoch)

 运行结果

 因篇幅有限，这里展示第一张和最后一张，这里我训练了30个epoch,有条件的可以多训练几次，训练越多效果越明显哦

希望我的文章能对你有所帮助。欢迎👍点赞 ，📝评论，🌟关注，⭐️收藏