对抗网络GAN模型构建代码

目录

1.导入必要的库

2. 定义判别器

3. 定义生成器

4.构建和编译GAN

5. 设置参数并构建模型?

构建一个基本的生成对抗网络（GAN）涉及创建两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是一个简化的Python代码示例，使用TensorFlow和Keras框架构建GAN模型。这个例子是为了说明概念，并未针对任何特定类型的数据集进行优化。

1.导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Reshape, Input, BatchNormalization, LeakyReLU
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

?

2. 定义判别器

判别器是一个基本的二分类神经网络，用于区分真实图像和生成的图像

def build_discriminator(img_shape):
    model = tf.keras.Sequential()

    model.add(Flatten(input_shape=img_shape))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(256))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    img = Input(shape=img_shape)
    validity = model(img)

    return Model(img, validity)

3. 定义生成器

生成器接受一个随机噪声向量并生成一张图像。

def build_generator(z_dim):
    model = tf.keras.Sequential()

    model.add(Dense(256, input_dim=z_dim))
    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(np.prod(img_shape), activation='tanh'))
    model.add(Reshape(img_shape))

    z = Input(shape=(z_dim,))
    img = model(z)

    return Model(z, img)

4.构建和编译GAN

def build_gan(generator, discriminator):
    discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(0.0002, 0.5), metrics=['accuracy'])
    discriminator.trainable = False

    z = Input(shape=(z_dim,))
    img = generator(z)
    validity = discriminator(img)

    gan = Model(z, validity)
    gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(0.0002, 0.5))

    return gan

5. 设置参数并构建模型?

# 图像尺寸和潜在空间的维度
img_shape = (28, 28, 1) # 例如MNIST数据集
z_dim = 100

# 构建和编译判别器
discriminator = build_discriminator(img_shape)
# 构建生成器
generator = build_generator(z_dim)
# 构建和编译GAN
gan = build_gan(generator, discriminator)

• 需要根据特定应用和数据集进行调整。
• 训练GAN可能需要大量的调试和超参数调整。