今天是参加昇思学习打卡营的第20天，学习内容是DCGAN生成漫画头像

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𝑧𝑧，输出是3x64x64的RGB图像。

本教程将使用动漫头像数据集来训练一个生成式对抗网络，接着使用该网络生成动漫头像图片。

数据准备与处理

首先我们将数据集下载到指定目录下并解压。示例代码如下：

from download import download

url = "https://download.mindspore.cn/dataset/Faces/faces.zip"

path = download(url, "./faces", kind="zip", replace=True)

数据处理

首先为执行过程定义一些输入：

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

定义create_dataset_imagenet函数对数据进行处理和增强操作。

import numpy as np  # 导入NumPy库，用于数学运算
import mindspore.dataset as ds  # 导入MindSpore的数据集模块
import mindspore.dataset.vision as vision  # 导入MindSpore的视觉处理模块

def create_dataset_imagenet(dataset_path):
    """
    数据加载
    dataset_path: 数据集的路径
    """
    # 使用ImageFolderDataset加载数据集
    # dataset_path: 数据集路径
    # num_parallel_workers: 并行工作线程数
    # shuffle: 是否打乱数据
    # decode: 是否解码图像
    dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_path,
                                    num_parallel_workers=4,
                                    shuffle=True,
                                    decode=True)

    # 数据增强操作
    transforms = [
        vision.Resize(image_size),  # 调整图像大小
        vision.CenterCrop(image_size),  # 中心裁剪图像
        vision.HWC2CHW(),  # 将图像的数据格式从高度x宽度x通道(HWC)转换为通道x高度x宽度(CHW)
        lambda x: ((x / 255).astype("float32"))  # 归一化图像数据到[0, 1]区间，并转换为float32类型
    ]

    # 数据映射操作
    # 只保留'image'列
    dataset = dataset.project('image')
    # 应用数据增强操作
    dataset = dataset.map(transforms, 'image')

    # 批量操作
    # batch_size: 每批的样本数
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset

# 调用函数创建数据集，传入数据集路径
dataset = create_dataset_imagenet('./faces')

通过create_dict_iterator函数将数据转换成字典迭代器，然后使用matplotlib模块可视化部分训练数据。

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的pyplot模块，用于数据可视化

def plot_data(data):
    """
    可视化部分训练数据
    data: 包含图像数据的元组
    """
    # 创建一个图形窗口，设置大小和分辨率
    plt.figure(figsize=(10, 3), dpi=140)
    
    # 遍历数据集中的前30张图像
    for i, image in enumerate(data[0][:30], 1):
        # 创建子图，3行10列的布局，索引i
        plt.subplot(3, 10, i)
        # 关闭子图的坐标轴显示
        plt.axis("off")
        # 显示图像，需要将图像从CHW格式转换为HWC格式
        plt.imshow(image.transpose(1, 2, 0))

    # 显示所有子图
    plt.show()

# 使用create_tuple_iterator创建一个迭代器，并获取第一个样本数据
sample_data = next(dataset.create_tuple_iterator(output_numpy=True))
# 调用plot_data函数显示样本数据中的图像
plot_data(sample_data)

构造网络

当处理完数据后，就可以来进行网络的搭建了。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。

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。

DCGAN论文生成图像如下所示：

图片来源：Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.

我们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。

以下是生成器的代码实现：

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

# 初始化权重的函数，使用正态分布
weight_init = Normal(mean=0, sigma=0.02)
# 初始化BatchNorm2d中gamma参数的函数，也使用正态分布
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__()
        # 初始化生成器网络
        self.generator = nn.SequentialCell(
            # 第一个转置卷积层，将噪声向量从nz维扩展到ngf*8维
            nn.Conv2dTranspose(nz, ngf * 8, 4, 1, 'valid', weight_init=weight_init),
            # 第一个批量归一化层
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            # 第二个转置卷积层，将特征图从ngf*8维扩展到ngf*4维
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            # 第二个批量归一化层
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            # 第三个转置卷积层，将特征图从ngf*4维扩展到ngf*2维
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            # 第三个批量归一化层
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            # 第四个转置卷积层，将特征图从ngf维扩展到nc维
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 2, ngf, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            # 第四个批量归一化层
            nn.BatchNorm2d(ngf, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            # 最后一个转置卷积层，将特征图从ngf维扩展到nc维，生成最终的图像
            nn.Conv2dTranspose(ngf, nc, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            # 使用Tanh激活函数将输出值映射到[-1, 1]区间
            nn.Tanh()
        )

    def construct(self, x):
        # 定义生成器的前向传播过程
        return self.generator(x)

# 创建生成器实例
generator = Generator()

判别器

如前所述，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。

判别器的代码实现如下：

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

# 初始化权重的函数，使用正态分布
weight_init = Normal(mean=0, sigma=0.02)
# 初始化BatchNorm2d中gamma参数的函数，也使用正态分布
gamma_init = Normal(mean=1, sigma=0.02)

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

    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 初始化判别器网络
        self.discriminator = nn.SequentialCell(
            # 第一个卷积层，将输入图像的通道数从nc降采样到ndf
            nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),  # 使用LeakyReLU激活函数
            # 第二个卷积层，将特征图的通道数从ndf*2降采样到ndf*4
            nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 2, gamma_init=gamma_init),  # 第二个批量归一化层
            nn.LeakyReLU(0.2),
            # 第三个卷积层，将特征图的通道数从ndf*4降采样到ndf*8
            nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 4, gamma_init=gamma_init),  # 第三个批量归一化层
            nn.LeakyReLU(0.2),
            # 第四个卷积层，将特征图的通道数从ndf*8降采样到1
            nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 8, gamma_init=gamma_init),  # 第四个批量归一化层
            nn.LeakyReLU(0.2),
            # 最后一个卷积层，将特征图的通道数从ndf*8降采样到1，输出判别结果
            nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 4, 1, 'valid', weight_init=weight_init),
        )
        # 使用Sigmoid激活函数将输出值映射到[0, 1]区间，表示图像是真实的还是伪造的概率
        self.adv_layer = nn.Sigmoid()

    def construct(self, x):
        # 定义判别器的前向传播过程
        out = self.discriminator(x)
        # 将输出特征图重塑为一维向量
        out = out.reshape(out.shape[0], -1)
        return self.adv_layer(out)

# 创建判别器实例
discriminator = Discriminator()

模型训练

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。

[8]:

# 定义损失函数

adversarial_loss = nn.BCELoss(reduction='mean')

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。

[9]:

# 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.')

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𝑙𝑜𝑔𝐷(𝑥)+𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧))𝑙𝑜𝑔𝐷(𝑥)+𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧))的值。

• 训练生成器

  如DCGAN论文所述，我们希望通过最小化𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧)))𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧)))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。

下面实现模型训练正向逻辑：

import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops

# 定义噪声向量的维度
nz = 100

# 初始化权重的函数，使用正态分布
weight_init = Normal(mean=0, sigma=0.02)
# 初始化BatchNorm2d中gamma参数的函数，也使用正态分布
gamma_init = Normal(mean=1, sigma=0.02)

# 假设generator和discriminator已经被定义和初始化
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 假设optimizer_G和optimizer_D是生成器和判别器的优化器
optimizer_G = nn.Adam(generator.trainable_params(), learning_rate=1e-4)
optimizer_D = nn.Adam(discriminator.trainable_params(), learning_rate=1e-4)

def generator_forward(real_imgs, valid):
    """
    生成器的前向传播过程
    real_imgs: 真实图像
    valid: 真实标签
    """
    # 将噪声采样为生成器的输入
    z = ops.standard_normal((real_imgs.shape[0], nz, 1, 1))

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

    # 损失衡量生成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):
    """
    判别器的前向传播过程
    real_imgs: 真实图像
    gen_imgs: 生成图像
    valid: 真实标签
    fake: 伪造标签
    """
    # 衡量判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

# 定义生成器和判别器的梯度计算函数
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):
    """
    训练过程中的单步更新
    imgs: 真实图像数据
    """
    valid = ops.ones((imgs.shape[0], 1), mindspore.float32)  # 真实标签
    fake = ops.zeros((imgs.shape[0], 1), mindspore.float32)  # 伪造标签

    (g_loss, gen_imgs), g_grads = grad_generator_fn(imgs, valid)  # 计算生成器的梯度
    optimizer_G(g_grads)  # 更新生成器的参数

    d_loss = discriminator_forward(imgs, gen_imgs, valid, fake)  # 计算判别器的损失
    d_grads = grad_discriminator_fn(imgs, gen_imgs, valid, fake)  # 计算判别器的梯度
    optimizer_D(d_grads)  # 更新判别器的参数

    return g_loss, d_loss, gen_imgs

循环训练网络，每经过50次迭代，就收集生成器和判别器的损失，以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。

import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops

# 假设generator和discriminator已经被定义和初始化
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 假设optimizer_G和optimizer_D是生成器和判别器的优化器
optimizer_G = nn.Adam(generator.trainable_params(), learning_rate=1e-4)
optimizer_D = nn.Adam(discriminator.trainable_params(), learning_rate=1e-4)

# 定义训练过程中的损失记录列表
G_losses = []
D_losses = []
image_list = []

# 获取数据集的总样本数
total = dataset.get_dataset_size()

# 训练的总周期数
num_epochs = 50  # 假设值，需要在代码中定义

# 定义批量大小
batch_size = 64  # 假设值，需要在代码中定义

# 定义噪声向量的维度
nz = 100  # 假设值，需要在代码中定义

for epoch in range(num_epochs):
    # 设置生成器和判别器为训练模式
    generator.set_train()
    discriminator.set_train()
    
    # 为每轮训练读入数据
    for i, (imgs, ) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()):
        # 训练步骤，计算生成器和判别器的损失，并生成图像
        g_loss, d_loss, gen_imgs = train_step(imgs)
        
        # 每隔100步或最后一步输出训练记录
        if i % 100 == 0 or i == total - 1:
            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()))
        
        # 记录损失
        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)  # 设置生成器为评估模式
    fixed_noise = ops.standard_normal((batch_size, nz, 1, 1))  # 生成固定噪声
    img = generator(fixed_noise)  # 生成图像
    image_list.append(img.transpose(0, 2, 3, 1).asnumpy())  # 将图像添加到列表中

    # 保存生成器和判别器的网络模型参数为ckpt文件
    ms.save_checkpoint(generator, "./generator.ckpt")
    ms.save_checkpoint(discriminator, "./discriminator.ckpt")

结果展示

运行下面代码，描绘D和G损失与训练迭代的关系图：

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title("Generator and Discriminator Loss During Training")
plt.plot(G_losses, label="G", color='blue')
plt.plot(D_losses, label="D", color='orange')
plt.xlabel("iterations")
plt.ylabel("Loss")
plt.legend()
plt.show()

可视化训练过程中通过隐向量fixed_noise生成的图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np

def showGif(image_list):
    """
    将图像列表制作成GIF动画
    image_list: 生成的图像列表
    """
    show_list = []
    fig = plt.figure(figsize=(8, 3), dpi=120)  # 创建图形窗口

    # 遍历每个epoch生成的图像
    for epoch in range(len(image_list)):
        images = []
        # 将每个epoch生成的8张图像拼接成一行
        for i in range(3):
            row = np.concatenate((image_list[epoch][i * 8:(i + 1) * 8]), axis=1)
            images.append(row)
        # 将三行图像拼接成一幅图像
        img = np.clip(np.concatenate((images[:]), axis=0), 0, 1)
        plt.axis("off")  # 关闭坐标轴
        show_list.append([plt.imshow(img)])  # 将图像添加到显示列表中

    # 创建动画
    ani = animation.ArtistAnimation(fig, show_list, interval=1000, repeat_delay=1000, blit=True)
    # 保存动画为GIF文件
    ani.save('./dcgan.gif', writer='pillow', fps=1)

# 调用函数生成GIF动画
showGif(image_list)

import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设generator已经被定义和初始化
generator = Generator()

# 定义批量大小和噪声向量的维度
batch_size = 64  # 假设值，需要在代码中定义
nz = 100  # 假设值，需要在代码中定义

# 从文件中获取模型参数并加载到生成器网络中
ms.load_checkpoint("./generator.ckpt", generator)

# 生成固定噪声
fixed_noise = ops.standard_normal((batch_size, nz, 1, 1))
# 使用生成器生成图像
img64 = generator(fixed_noise).transpose(0, 2, 3, 1).asnumpy()

# 创建图形窗口
fig = plt.figure(figsize=(8, 3), dpi=120)
images = []

# 将生成的图像拼接成三行，每行显示8张图像
for i in range(3):
    images.append(np.concatenate((img64[i * 8:(i + 1) * 8]), axis=1))

# 将三行图像拼接成一幅图像
img = np.clip(np.concatenate((images[:]), axis=0), 0, 1)

# 关闭坐标轴
plt.axis("off")
# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()

学习心得:

1. 通过实践，我深入理解了DCGAN的工作原理，包括生成器和判别器的对抗过程，以及它们如何共同提升生成图像的质量。

2. 学习了如何在MindSpore框架下构建和训练深度学习模型，体验了其简洁的API和高效的执行性能。

3. 认识到了数据预处理在模型训练中的关键作用，如图像的归一化、裁剪和尺寸调整等，这些步骤直接影响模型的收敛速度和最终性能。

4. 学习了如何选择和配置损失函数以及优化器，这对于训练稳定和模型性能至关重要。

5. 理解了生成器和判别器的网络架构设计，包括卷积层、批量归一化层和激活函数的选择，这些都是影响模型性能的关键因素。

6. 随着深度学习领域的快速发展，我意识到了持续学习新模型、新方法和新技术的重要性，这对于保持专业竞争力至关重要。

加油！！！