Для создания простой генеративно-состязательной сети (GAN) для генерации рукописных цифр из набора данных MNIST можно использовать TensorFlow и Keras. В этом примере мы рассмотрим, как создать и обучить GAN для генерации изображений цифр.
Шаги:
1. Импорт библиотек и модулей.
2. Подготовка данных.
3. Построение генератора.
4. Построение дискриминатора.
5. Построение GAN.
6. Обучение GAN.
7. Генерация изображений.
Пример кода:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Шаг 1: Импорт библиотек
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Шаг 2: Подготовка данных
# Загрузка набора данных MNIST
(train_images, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
train_images = (train_images – 127.5) / 127.5 # Нормализация изображений в диапазоне [-1, 1]
BUFFER_SIZE = 60000
BATCH_SIZE = 256
# Создание выборок
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
# Шаг 3: Построение генератора
def build_generator():
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(7 * 7 * 256, use_bias=False, input_shape=(100,)))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Reshape((7, 7, 256)))
assert model.output_shape == (None, 7, 7, 256) # Убедитесь, что выходная форма такая
model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))
assert model.output_shape == (None, 28, 28, 1)
return model
# Шаг 4: Построение дискриминатора
def build_discriminator():
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[28, 28, 1]))
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Dropout(0.3))
model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Dropout(0.3))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
# Построение генератора и дискриминатора
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()
# Определение функции потерь и оптимизаторов
cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
def discriminator_loss(real_output, fake_output):
real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output)
fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output)
total_loss = real_loss + fake_loss
return total_loss
def generator_loss(fake_output):
return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)
generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
# Шаг 5: Построение GAN
@tf.function
def train_step(images):
noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, 100])
with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
generated_images = generator(noise, training=True)
real_output = discriminator(images, training=True)
fake_output = discriminator(generated_images, training=True)
gen_loss = generator_loss(fake_output)
disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables)
gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables)
generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables))
discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))
def train(dataset, epochs):
for epoch in range(epochs):
for image_batch in dataset:
train_step(image_batch)
print(f'Эпоха {epoch + 1} завершена')
# Шаг 6: Обучение GAN
EPOCHS = 50
train(train_dataset, EPOCHS)
# Шаг 7: Генерация изображений
def generate_and_save_images(model, epoch, test_input):
predictions = model(test_input, training=False)
fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
for i in range(predictions.shape[0]):
plt.subplot(4, 4, i+1)
plt.imshow(predictions[i, :, :, 0] * 127.5 + 127.5, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.savefig(f'image_at_epoch_{epoch:04d}.png')
plt.show()
# Генерация изображений после обучения
noise = tf.random.normal([16, 100])
generate_and_save_images(generator, EPOCHS, noise)
```
Пояснение:
1. Импорт библиотек: Импортируются необходимые библиотеки TensorFlow, Keras, numpy и matplotlib.
2. Подготовка данных: Загружаются данные MNIST и нормализуются в диапазоне [-1, 1]. Данные затем разделяются на батчи для обучения.
3. Построение генератора: Генератор создает изображения из случайного шума. Он включает плотные слои, batch normalization и Conv2DTranspose слои для генерации изображений размером 28x28 пикселей.
4. Построение дискриминатора: Дискриминатор оценивает, являются ли изображения реальными или сгенерированными. Он состоит из свёрточных слоев, слоев LeakyReLU и dropout для классификации изображений.
5. Построение GAN: Генератор и дискриминатор объединяются в модель GAN. Определяются функции потерь и оптимизаторы для обеих моделей.
6. Обучение GAN: GAN обучается в течение заданного числа эпох. На каждом шаге обучения генератор пытается создать реалистичные изображения, а дискриминатор учится отличать реальные изображения от сгенерированных.
7. Генерация изображений: После обучения GAN, создаются и сохраняются изображения, сгенерированные генератором.
Этот пример демонстрирует, как создать простую GAN для генерации рукописных цифр из набора данных MNIST. Модель может быть улучшена за счет добавления дополнительных слоев, настройки гиперпараметров и использования более сложных архитектур.