#学习打卡第17天#

1. DCGAN原理

        DCGAN（深度卷积对抗生成网络，Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是GAN的直接扩展。不同之处在于，DCGAN会分别在判别器和生成器中使用卷积和转置卷积层。

        它最早由Radford等人在论文Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks中进行描述。判别器由分层的卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层组成。输入是3x64x64的图像，输出是该图像为真图像的概率。生成器则是由转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层组成。输入是标准正态分布中提取出的隐向量????????，输出是3x64x64的RGB图像。

2. 网络构造

        按照DCGAN论文中的描述，所有模型权重均应从mean为0，sigma为0.02的正态分布中随机初始化。

2.1 生成器

        生成器G的功能是将隐向量z映射到数据空间。由于数据是图像，这一过程也会创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。在实践场景中，该功能是通过一系列Conv2dTranspose转置卷积层来完成的，每个层都与BatchNorm2d层和ReLu激活层配对，输出数据会经过tanh函数，使其返回[-1,1]的数据范围内。

可以通过输入部分中设置的nz、ngf和nc来影响代码中的生成器结构。nz是隐向量z的长度，ngf与通过生成器传播的特征图的大小有关，nc是输出图像中的通道数。

import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops
from mindspore.common.initializer import Normal

weight_init = Normal(mean=0, sigma=0.02)
gamma_init = Normal(mean=1, sigma=0.02)

class Generator(nn.Cell):
    """DCGAN网络生成器"""

    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.generator = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2dTranspose(nz, ngf * 8, 4, 1, 'valid', weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 2, ngf, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf, nc, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.Tanh()
            )

    def construct(self, x):
        return self.generator(x)

generator = Generator()

2.2 判别器

        判别器D是一个二分类网络模型，输出判定该图像为真实图的概率。通过一系列的Conv2d、BatchNorm2d和LeakyReLU层对其进行处理，最后通过Sigmoid激活函数得到最终概率。DCGAN论文提到，使用卷积而不是通过池化来进行下采样是一个好方法，因为它可以让网络学习自己的池化特征。

class Discriminator(nn.Cell):
    """DCGAN网络判别器"""

    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.discriminator = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2, gamma_init=gamma_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4, gamma_init=gamma_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8, gamma_init=gamma_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 4, 1, 'valid', weight_init=weight_init),
            )
        self.adv_layer = nn.Sigmoid()

    def construct(self, x):
        out = self.discriminator(x)
        out = out.reshape(out.shape[0], -1)
        return self.adv_layer(out)

discriminator = Discriminator()

3. 模型训练

3.1 数据准备与处理

将数据集下载到指定目录下并解压，定义create_dataset_imagenet函数对数据进行处理和增强操作。

from download import download
import numpy as np
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision

url = "https://download.mindspore.cn/dataset/Faces/faces.zip"
path = download(url, "./faces", kind="zip", replace=True)

batch_size = 128          # 批量大小
image_size = 64           # 训练图像空间大小
nc = 3                    # 图像彩色通道数
nz = 100                  # 隐向量的长度
ngf = 64                  # 特征图在生成器中的大小
ndf = 64                  # 特征图在判别器中的大小
num_epochs = 3           # 训练周期数
lr = 0.0002               # 学习率
beta1 = 0.5               # Adam优化器的beta1超参数

def create_dataset_imagenet(dataset_path):
    """数据加载"""
    dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_path,
                                    num_parallel_workers=4,
                                    shuffle=True,
                                    decode=True)

    # 数据增强操作
    transforms = [
        vision.Resize(image_size),
        vision.CenterCrop(image_size),
        vision.HWC2CHW(),
        lambda x: ((x / 255).astype("float32"))
    ]

    # 数据映射操作
    dataset = dataset.project('image')
    dataset = dataset.map(transforms, 'image')

    # 批量操作
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset

dataset = create_dataset_imagenet('./faces')

3.2 损失函数

当定义了D和G后，接下来将使用MindSpore中定义的二进制交叉熵损失函数BCELoss。

# 定义损失函数
adversarial_loss = nn.BCELoss(reduction='mean')

3.3 优化器

这里设置了两个单独的优化器，一个用于D，另一个用于G。这两个都是lr = 0.0002和beta1 = 0.5的Adam优化器。

# 为生成器和判别器设置优化器
optimizer_D = nn.Adam(discriminator.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=beta1)
optimizer_G = nn.Adam(generator.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=beta1)
optimizer_G.update_parameters_name('optim_g.')
optimizer_D.update_parameters_name('optim_d.')

3.4 训练模型

训练分为两个主要部分：训练判别器和训练生成器。

• 训练判别器

  训练判别器的目的是最大程度地提高判别图像真伪的概率。按照Goodfellow的方法，是希望通过提高其随机梯度来更新判别器，所以我们要最大化????????????????(????)+????????????(1−????(????(????))????????????????(????)+????????????(1−????(????(????))的值。

• 训练生成器

  如DCGAN论文所述，我们希望通过最小化????????????(1−????(????(????)))????????????(1−????(????(????)))来训练生成器，以产生更好的虚假图像。

在这两个部分中，分别获取训练过程中的损失，并在每个周期结束时进行统计，将fixed_noise批量推送到生成器中，以直观地跟踪G的训练进度。

import mindspore


def generator_forward(real_imgs, valid):
    # 将噪声采样为发生器的输入
    z = ops.standard_normal((real_imgs.shape[0], nz, 1, 1))

    # 生成一批图像
    gen_imgs = generator(z)

    # 损失衡量发生器绕过判别器的能力
    g_loss = adversarial_loss(discriminator(gen_imgs), valid)

    return g_loss, gen_imgs

def discriminator_forward(real_imgs, gen_imgs, valid, fake):
    # 衡量鉴别器从生成的样本中对真实样本进行分类的能力
    real_loss = adversarial_loss(discriminator(real_imgs), valid)
    fake_loss = adversarial_loss(discriminator(gen_imgs), fake)
    d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
    return d_loss

grad_generator_fn = ms.value_and_grad(generator_forward, None,
                                      optimizer_G.parameters,
                                      has_aux=True)
grad_discriminator_fn = ms.value_and_grad(discriminator_forward, None,
                                          optimizer_D.parameters)

@ms.jit
def train_step(imgs):
    valid = ops.ones((imgs.shape[0], 1), mindspore.float32)
    fake = ops.zeros((imgs.shape[0], 1), mindspore.float32)

    (g_loss, gen_imgs), g_grads = grad_generator_fn(imgs, valid)
    optimizer_G(g_grads)
    d_loss, d_grads = grad_discriminator_fn(imgs, gen_imgs, valid, fake)
    optimizer_D(d_grads)

    return g_loss, d_loss, gen_imgs

G_losses = []
D_losses = []
image_list = []

num_epochs = 55  # 设置较大的训练迭代次数，保证模型有较好的生成性能
total = dataset.get_dataset_size()
for epoch in range(num_epochs):
    generator.set_train()
    discriminator.set_train()
    # 为每轮训练读入数据
    for i, (imgs, ) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()):
        g_loss, d_loss, gen_imgs = train_step(imgs)
        if i % 100 == 0 or i == total - 1:
            # 输出训练记录
            print('[%2d/%d][%3d/%d]   Loss_D:%7.4f  Loss_G:%7.4f' % (
                epoch + 1, num_epochs, i + 1, total, d_loss.asnumpy(), g_loss.asnumpy()))
        D_losses.append(d_loss.asnumpy())
        G_losses.append(g_loss.asnumpy())

    # 每个epoch结束后，使用生成器生成一组图片
    generator.set_train(False)
    fixed_noise = ops.standard_normal((batch_size, nz, 1, 1))
    img = generator(fixed_noise)
    image_list.append(img.transpose(0, 2, 3, 1).asnumpy())

    # 保存网络模型参数为ckpt文件
    mindspore.save_checkpoint(generator, "./generator.ckpt")
    mindspore.save_checkpoint(discriminator, "./discriminator.ckpt")

训练过程中通过隐向量fixed_noise生成的图像，可以可视化模型生成拟合过程。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

def showGif(image_list):
    show_list = []
    fig = plt.figure(figsize=(8, 3), dpi=120)
    for epoch in range(len(image_list)):
        images = []
        for i in range(3):
            row = np.concatenate((image_list[epoch][i * 8:(i + 1) * 8]), axis=1)
            images.append(row)
        img = np.clip(np.concatenate((images[:]), axis=0), 0, 1)
        plt.axis("off")
        show_list.append([plt.imshow(img)])

    ani = animation.ArtistAnimation(fig, show_list, interval=1000, repeat_delay=1000, blit=True)
    ani.save('./dcgan.gif', writer='pillow', fps=1)

showGif(image_list)

4. 模型推理

        随着训练次数的增多，图像质量也越来越好。如果增大训练周期数，当num_epochs达到50以上时，生成的动漫头像图片与数据集中的较为相似。

        训练结束后，可以通过加载生成器网络模型参数文件来生成图像。

# 从文件中获取模型参数并加载到网络中
mindspore.load_checkpoint("./generator.ckpt", generator)

fixed_noise = ops.standard_normal((batch_size, nz, 1, 1))
img64 = generator(fixed_noise).transpose(0, 2, 3, 1).asnumpy()

fig = plt.figure(figsize=(8, 3), dpi=120)
images = []
for i in range(3):
    images.append(np.concatenate((img64[i * 8:(i + 1) * 8]), axis=1))
img = np.clip(np.concatenate((images[:]), axis=0), 0, 1)
plt.axis("off")
plt.imshow(img)
plt.show()

5.总结

        DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks，深度卷积生成对抗网络）是一种在生成对抗网络（GAN）框架下，利用深度卷积神经网络进行图像生成的模型。DCGAN通过引入卷积层来改进GAN的结构，使得生成器和判别器都使用卷积神经网络，从而能够更好地捕捉图像的空间层次特征，生成更高质量的图像。

        具体到模型的主要设计细节上，DCGAN中的生成器使用转置卷积（transposed convolution）来从随机噪声生成图像，而判别器使用标准卷积来判别图像的真伪；在生成器和判别器中广泛使用批量归一化，这样有助于稳定训练过程并促进模型学习；生成器在输出层使用Tanh激活函数，而其他层使用ReLU激活函数，判别器则使用Leaky ReLU激活函数。

        DCGAN能够生成较为清晰和真实的图像，尤其是在处理细节丰富的漫画头像时。通过结构上的改进，DCGAN相对于早期的GAN模型在训练稳定性上有所提升。不过尽管有所改进，DCGAN仍然可能遇到模式崩溃的问题，即生成器产生多样性不足的图像。