使用 Keras 和 Tensorflow 构建辅助 GAN

介绍

GAN（Generative Adversarial Network）属于无监督学习算法的范畴，其主要功能是生成符合规律的数据。在GAN中，生成器（Generator）和判别器（Discriminator）相互博弈，生成器生成假数据，判别器判断真假数据并提供反馈，生成器则根据反馈不断学习，最终生成的假数据能够与真实数据一致，达到伪造真实数据的目的。

但GAN模型的训练期往往需要大量的时间和数据以保证生成效果。为了加速GAN训练周期，提升生成效果，有很多算法被应用在GAN上。其中辅助GAN（Auxiliary GAN）是一种常用算法之一，利用输入变量的辅助信息（Auxiliary Information）来提升生成效果。

本文将使用Keras和Tensorflow构建一个基于辅助GAN的模型，通过输入图片的标签以及随机噪声来生成符合规律的假图片。

准备工作

在开始构建辅助GAN网络之前，需要先进行准备工作。

1. 安装 Keras 和 Tensorflow

!pip install tensorflow
!pip install keras

2. 导入相关的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.layers import Dense, Dropout, Input, BatchNormalization, Reshape, Flatten, Activation, ZeroPadding2D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D
from keras.models import Sequential, Model
from keras.optimizers import Adam
from keras.initializers import RandomNormal

构建辅助GAN

接下来，我们将按照以下步骤构建辅助GAN：

1. 确定输入并对数据进行预处理
2. 构建生成器和判别器
3. 构建辅助分类器
4. 组合生成器、判别器和辅助分类器
5. 编译模型并进行训练

1. 数据准备

我们使用Keras中的 ImageDataGenerator 类加载MNIST数据集，并将数据进行预处理。

# 数据预处理
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    './data',
    target_size=(28, 28),
    color_mode='grayscale',
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

# 定义标签和形状
label_shape = (10,)
image_shape = (28, 28, 1)
num_classes = 10

2. 构建生成器和判别器

首先，我们需要构建生成器模型，用于生成符合规律的假数据。

def build_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(np.prod(image_shape), activation='tanh'))
    model.add(Reshape(image_shape))

    model.summary()

    noise = Input(shape=(100,))
    img = model(noise)

    return Model(noise, img)

然后，我们构建判别器模型，用于判断真假数据。

def build_discriminator():
    model = Sequential()

    model.add(Flatten(input_shape=image_shape))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dropout(0.4))
    model.add(Dense(256))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dropout(0.4))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    model.summary()

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

    return Model(img, validity)

3. 构建辅助分类器

在构建辅助分类器之前，我们需要准备一些辅助信息。

# 定义辅助信息
label = Input(shape=label_shape)
auxiliary = Dense(128)(label)
auxiliary = Activation('relu')(auxiliary)

然后，我们构建分类器模型，用于对输入的辅助信息进行分类。

def build_classifier():
    model = Sequential()

    model.add(Dense(512, input_dim=128))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(256))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

    model.summary()

    auxiliary_input = Input(shape=label_shape)
    x = concatenate([auxiliary, auxiliary_input])
    class_output = model(x)

    return Model([label, auxiliary_input], class_output)

4. 组合生成器、判别器和辅助分类器

接下来，我们将生成器、判别器和辅助分类器组合在一起，形成辅助GAN模型。

optimizer = Adam(0.0002, 0.5)

discriminator = build_discriminator()
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

generator = build_generator()

# 构建辅助分类器
classifier = build_classifier()
classifier.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

# 将辅助分类器的输出连接到生成器的输入
z = Input(shape=(100,))
label_ = Input(shape=label_shape)
auxiliary_ = classifier([label_, generator(z)])

# 固定判别器的参数来训练辅助分类器和生成器
discriminator.trainable = False

# 生成器输出的样本进入判别器，目的是使生成的数据能够与真实数据分布相近
valid = discriminator(generator(z))

# 最终模型构建完成
combined = Model([z, label_], [valid, auxiliary_])
combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'categorical_crossentropy'],
                 loss_weights=[1e-3, 1], optimizer=optimizer)

5. 编译模型并进行训练

在模型构建完成后，我们可以进行模型的训练。

epochs = 10000
batch_size = 32

for epoch in range(epochs):

    # ---------------------
    #  Train Discriminator
    # ---------------------

    # 选择一个随机的batch的样本
    idx = np.random.randint(0, train_generator[0][0].shape[0], batch_size)
    x, y = train_generator[0][0][idx], train_generator[0][1][idx]

    # 使用随机数据来作为输入噪声，并调用生成器函数生成样本
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))
    gen_imgs = generator.predict([noise, y])

    # 训练判别器，让其辨识真实数据
    d_loss_real = discriminator.train_on_batch(x, np.ones((batch_size, 1)))

    # 训练判别器，让其辨识generator生成的数据
    d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, np.zeros((batch_size, 1)))

    # 计算判别器的损失，取平均值
    d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)

    # ---------------------
    #  Train Generator
    # ---------------------

    # 重新生成随机噪声
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))

    # 训练生成器
    # 通过辅助分类器的误差控制生成器的训练
    g_loss = combined.train_on_batch([noise, y], [np.ones((batch_size, 1)), np.eye(num_classes)[y]])

    print ("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss[0]))

    # 输出生成的图片
    if epoch % 100 == 0:
        noise = np.random.normal(0, 1, (1, 100))
        label = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
        gen_imgs = generator.predict([noise, label])
        plt.imshow(gen_imgs[0, :, :, 0], cmap='gray')
        plt.show()

结论

使用Keras和Tensorflow，我们成功地构建了一个辅助GAN模型，通过输入图片的标签以及随机噪声来生成符合规律的假图片。虽然训练周期较长，但这种算法通常能够得到比较好的效果，有助于提升GAN模型生成效果。