生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的学习方法之一。
GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实，以骗过判别器。判别器则需要对接收的图片进行真假判别。在整个过程中，生成器努力地让生成的图像更加真实，而判别器则努力地去识别出图像的真假，这个过程相当于一个二人博弈，随着时间的推移，生成器和判别器在不断地进行对抗，最终两个网络达到了一个动态均衡：生成器生成的图像接近于真实图像分布，而判别器识别不出真假图像，对于给定图像的预测为真的概率基本接近 0.5（相当于随机猜测类别）。
这就是GAN的基本思想，其实并不难理解。但是，回归到神经网络本身，怎么去实现这种思想才是关键，我认为，进一步地，我认为如何定义损失函数才是关键。下图为GAN原论文中的损失函数公式：
我们来说说这个公式：
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整个式子由两项构成。x表示真实图片，z表示输入G网络的噪声，而G(z)表示G网络生成的图片。
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D(x)表示D网络判断真实图片是否真实的概率（因为x就是真实的，所以对于D来说，这个值越接近1越好）。而D(G(z))是D网络判断G生成的图片的是否真实的概率。
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G的目的：上面提到过，D(G(z))是D网络判断G生成的图片是否真实的概率，G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”。也就是说，G希望D(G(z))尽可能得大，这时V(D, G)会变小。因此我们看到式子的最前面的记号是min_G。
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D的目的：D的能力越强，D(x)应该越大，D(G(x))应该越小。这时V(D,G)会变大。因此式子对于D来说是求最大(max_D)
接下来，我们通过代码来实际感受生成式对抗网络GAN。代码使用Python3.8+tensorflow2.3.1实现，数据集为mnist手写数字识别数据集。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import glob
import os
tf.__version__
加载数据，我们只使用训练集即可，忽略测试集：
(train_images, train_labels), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') # 将数据转换为图像模式——单通道，然后转换数据类型为float32。
当数据值在0周围时，激活函数效果更加，所以，我们最好进行数据归一化:
train_images = (train_images- 127.5) / 127.5 # 数据归一化
batch_size = 256
buffer_size = 60000
datasets = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images) # tensorflow原生方法存储数据
datasets = datasets.shuffle(buffer_size).batch(batch_size) # 打乱数据顺序，分批成簇
train_images.shape
现在，我们先定义一个生成器模型，模型网络中，我们使用最原始的全连接网络：
def generator_model():
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(256, input_shape=(100,), use_bias=False))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Dense(512, use_bias=False))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Dense(28*28*1, use_bias=False, activation='tanh'))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.Reshape((28, 28, 1)))
return model
判别器模型好理解，就是一个简单的全连接判别式网络：
def discriminator_model():
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512, use_bias=False))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Dense(256, use_bias=False))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Dense(1))
return model
定义损失计算方式，在GAN网络中使用的是交叉熵损失函数：
cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
损失函数得分为两个部分，一个是计算判别器的损失，一个是计算生成器的损失。其中，判别器损失也分为两个部分，一个是计算对真实图片的损失计算，在这一部分，我们期望模型能判别为真实图片，也就是越靠近1越好，一个是计算对判别器的损失计算，在这一部分，我么希望判别器能将图像判别为假，也就是结果越靠近0越好：
# 生成器损失计算。
def discriminator_loss(real_out, fake_out):
real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_out), real_out)
fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_out), fake_out)
return real_loss + fake_loss
# 判别器损失计算
def generator_loss(fake_out):
fake_loss = cross_entropy(tf.ones_like(fake_out), fake_out)
return fake_loss
定义优化器：
generator_opt = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_opt = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
epochs = 160
noise_dim = 100 # 每个噪声100维度
generate_image_num = 16 # 生成16个随机噪声
seed = tf.random.normal([generate_image_num, noise_dim]) # 16个随机噪声，用于可视化输出训练过程中的效果展示
generator = generator_model()
discriminator = discriminator_model()
训练过程中的每一轮迭代，计算梯度，反向传播：
def train_step(images):
noise = tf.random.normal([batch_size, noise_dim])
with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
real_out = discriminator(images, training=True)
gen_image = generator(noise, training=True)
fake_out = discriminator(gen_image, training=True)
gen_loss = generator_loss(fake_out)
disc_loss = discriminator_loss(real_out, fake_out)
gradient_gen = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables)
gradient_disc = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables)
generator_opt.apply_gradients(zip(gradient_gen, generator.trainable_variables))
discriminator_opt.apply_gradients(zip(gradient_disc, discriminator.trainable_variables))
我们再定义可视化函数：
def genetate_plot_images(gen_model, test_noise):
pre_images = gen_model(test_noise, training=False)
fig = plt.figure(figsize=(32, 128))
for i in range(pre_images.shape[0]):
plt.subplot(1, 16, i+1)
plt.imshow((pre_images[i, :, :, 0] + 1)/2, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
真实开始训练：
def train(dataset, epochs):
for epoch in range(epochs):
for image_batch in dataset:
train_step(image_batch)
if epoch % 20 == 0:
print('---------------------------------------------------------------------------epoch:%s-----------------------------------------------------------------------------'%(epoch+1))
genetate_plot_images(generator, seed)
print('---------------------------------------------------------------------------epoch:%s-----------------------------------------------------------------------------'%(epoch+1))
genetate_plot_images(generator, seed)
train(datasets, epochs)
