×

PyTorch教程20.2之深度卷积生成对抗网络

消耗积分:2 | 格式:pdf | 大小:0.29 MB | 2023-06-05

fansz

分享资料个

在20.1 节中，我们介绍了 GAN 工作原理背后的基本思想。我们展示了他们可以从一些简单的、易于采样的分布中抽取样本，比如均匀分布或正态分布，并将它们转换成看起来与某些数据集的分布相匹配的样本。虽然我们匹配 2D 高斯分布的示例说明了要点，但它并不是特别令人兴奋。

在本节中，我们将演示如何使用 GAN 生成逼真的图像。我们的模型将基于 Radford等人介绍的深度卷积 GAN (DCGAN)。（2015 年）。我们将借用已经证明在判别计算机视觉问题上非常成功的卷积架构，并展示如何通过 GAN 来利用它们来生成逼真的图像。

import warnings
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

from mxnet import gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

import tensorflow as tf
from d2l import tensorflow as d2l

20.2.1。口袋妖怪数据集

我们将使用的数据集是从pokemondb获得的 Pokemon 精灵的集合 。首先下载、提取和加载此数据集。

#@save
d2l.DATA_HUB['pokemon'] = (d2l.DATA_URL + 'pokemon.zip',
              'c065c0e2593b8b161a2d7873e42418bf6a21106c')

data_dir = d2l.download_extract('pokemon')
pokemon = torchvision.datasets.ImageFolder(data_dir)

Downloading ../data/pokemon.zip from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/pokemon.zip...

#@save
d2l.DATA_HUB['pokemon'] = (d2l.DATA_URL + 'pokemon.zip',
              'c065c0e2593b8b161a2d7873e42418bf6a21106c')

data_dir = d2l.download_extract('pokemon')
pokemon = gluon.data.vision.datasets.ImageFolderDataset(data_dir)

Downloading ../data/pokemon.zip from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/pokemon.zip...

#@save
d2l.DATA_HUB['pokemon'] = (d2l.DATA_URL + 'pokemon.zip',
              'c065c0e2593b8b161a2d7873e42418bf6a21106c')

data_dir = d2l.download_extract('pokemon')
batch_size = 256
pokemon = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
  data_dir, batch_size=batch_size, image_size=(64, 64))

Downloading ../data/pokemon.zip from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/pokemon.zip...
Found 40597 files belonging to 721 classes.

我们将每个图像调整为64×64. 变换ToTensor 会将像素值投影到[0,1]，而我们的生成器将使用 tanh 函数获取输出 [−1,1]. 因此我们用0.5意味着和0.5标准偏差以匹配值范围。

batch_size = 256
transformer = torchvision.transforms.Compose([
  torchvision.transforms.Resize((64, 64)),
  torchvision.transforms.ToTensor(),
  torchvision.transforms.Normalize(0.5, 0.5)
])
pokemon.transform = transformer
data_iter = torch.utils.data.DataLoader(
  pokemon, batch_size=batch_size,
  shuffle=True, num_workers=d2l.get_dataloader_workers())

batch_size = 256
transformer = gluon.data.vision.transforms.Compose([
  gluon.data.vision.transforms.Resize(64),
  gluon.data.vision.transforms.ToTensor(),
  gluon.data.vision.transforms.Normalize(0.5, 0.5)
])
data_iter = gluon.data.DataLoader(
  pokemon.transform_first(transformer), batch_size=batch_size,
  shuffle=True, num_workers=d2l.get_dataloader_workers())

def transform_func(X):
  X = X / 255.
  X = (X - 0.5) / (0.5)
  return X

# For TF>=2.4 use `num_parallel_calls = tf.data.AUTOTUNE`
data_iter = pokemon.map(lambda x, y: (transform_func(x), y),
            num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
data_iter = data_iter.cache().shuffle(buffer_size=1000).prefetch(
  buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

WARNING:tensorflow:From /home/d2l-worker/miniconda3/envs/d2l-en-release-1/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/autograph/pyct/static_analysis/liveness.py:83: Analyzer.lamba_check (from tensorflow.python.autograph.pyct.static_analysis.liveness) is deprecated and will be removed after 2023-09-23.
Instructions for updating:
Lambda fuctions will be no more assumed to be used in the statement where they are used, or at least in the same block. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/56089

让我们想象一下前 20 张图像。

warnings.filterwarnings('ignore')
d2l.set_figsize((4, 4))
for X, y in data_iter:
  imgs = X[:20,:,:,:].permute(0, 2, 3, 1)/2+0.5
  d2l.show_images(imgs, num_rows=4, num_cols=5)
  break
 
d2l.set_figsize((4, 4))
for X, y in data_iter:
  imgs = X[:20,:,:,:].transpose(0, 2, 3, 1)/2+0.5
  d2l.show_images(imgs, num_rows=4, num_cols=5)
  break
 
d2l.set_figsize(figsize=(4, 4))
for X, y in data_iter.take(1):
  imgs = X[:20, :, :, :] / 2 + 0.5
  d2l.show_images(imgs, num_rows=4, num_cols=5)
 

20.2.2。发电机

生成器需要映射噪声变量 z∈Rd, 长度-d向量，到具有宽度和高度的 RGB 图像64×64. 在 14.11 节中我们介绍了全卷积网络，它使用转置卷积层（参考 14.10 节


下载并关注上传者 低至0.43元/天 开通VIP 免费下载

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

'+ '

'+ '

'+ ''+ '
'+ ''+ ''+ '
'+ ''+ '' ); $.get('/article/vipdownload/aid/'+webid,function(data){ if(data.code ==5){ $(pop_this).attr('href',"/login/index.html"); return false } if(data.code == 2){ //跳转到VIP升级页面 window.location.href="//m.obk20.com/vip/index?aid=" + webid return false } //是会员 if (data.code > 0) { $('body').append(htmlSetNormalDownload); var getWidth=$("#poplayer").width(); $("#poplayer").css("margin-left","-"+getWidth/2+"px"); $('#tips').html(data.msg) $('.download_confirm').click(function(){ $('#dialog').remove(); }) } else { var down_url = $('#vipdownload').attr('data-url'); isBindAnalysisForm(pop_this, down_url, 1) } }); }); //是否开通VIP $.get('/article/vipdownload/aid/'+webid,function(data){ if(data.code == 2 || data.code ==5){ //跳转到VIP升级页面 $('#vipdownload>span').text("开通VIP 免费下载") return false }else{ // 待续费 if(data.code == 3) { vipExpiredInfo.ifVipExpired = true vipExpiredInfo.vipExpiredDate = data.data.endoftime } $('#vipdownload .icon-vip-tips').remove() $('#vipdownload>span').text("VIP免积分下载") } }); }).on("click",".download_cancel",function(){ $('#dialog').remove(); }) var setWeixinShare={};//定义默认的微信分享信息，页面如果要自定义分享，直接更改此变量即可 if(window.navigator.userAgent.toLowerCase().match(/MicroMessenger/i) == 'micromessenger'){ var d={ title:'PyTorch教程20.2之深度卷积生成对抗网络',//标题 desc:$('[name=description]').attr("content"), //描述 imgUrl:'https://'+location.host+'/static/images/ele-logo.png',// 分享图标,默认是logo link:'',//链接 type:'',// 分享类型,music、video或link，不填默认为link dataUrl:'',//如果type是music或video，则要提供数据链接，默认为空 success:'', // 用户确认分享后执行的回调函数 cancel:''// 用户取消分享后执行的回调函数 } setWeixinShare=$.extend(d,setWeixinShare); $.ajax({ url:"//www.obk20.com/app/wechat/index.php?s=Home/ShareConfig/index", data:"share_url="+encodeURIComponent(location.href)+"&format=jsonp&domain=m", type:'get', dataType:'jsonp', success:function(res){ if(res.status!="successed"){ return false; } $.getScript('https://res.wx.qq.com/open/js/jweixin-1.0.0.js',function(result,status){ if(status!="success"){ return false; } var getWxCfg=res.data; wx.config({ //debug: true, // 开启调试模式,调用的所有api的返回值会在客户端alert出来，若要查看传入的参数，可以在pc端打开，参数信息会通过log打出，仅在pc端时才会打印。 appId:getWxCfg.appId, // 必填，公众号的唯一标识 timestamp:getWxCfg.timestamp, // 必填，生成签名的时间戳 nonceStr:getWxCfg.nonceStr, // 必填，生成签名的随机串 signature:getWxCfg.signature,// 必填，签名，见附录1 jsApiList:['onMenuShareTimeline','onMenuShareAppMessage','onMenuShareQQ','onMenuShareWeibo','onMenuShareQZone'] // 必填，需要使用的JS接口列表，所有JS接口列表见附录2 }); wx.ready(function(){ //获取“分享到朋友圈”按钮点击状态及自定义分享内容接口 wx.onMenuShareTimeline({ title: setWeixinShare.title, // 分享标题 link: setWeixinShare.link, // 分享链接 imgUrl: setWeixinShare.imgUrl, // 分享图标 success: function () { setWeixinShare.success; // 用户确认分享后执行的回调函数 }, cancel: function () { setWeixinShare.cancel; // 用户取消分享后执行的回调函数 } }); //获取“分享给朋友”按钮点击状态及自定义分享内容接口 wx.onMenuShareAppMessage({ title: setWeixinShare.title, // 分享标题 desc: setWeixinShare.desc, // 分享描述 link: setWeixinShare.link, // 分享链接 imgUrl: setWeixinShare.imgUrl, // 分享图标 type: setWeixinShare.type, // 分享类型,music、video或link，不填默认为link dataUrl: setWeixinShare.dataUrl, // 如果type是music或video，则要提供数据链接，默认为空 success: function () { setWeixinShare.success; // 用户确认分享后执行的回调函数 }, cancel: function () { setWeixinShare.cancel; // 用户取消分享后执行的回调函数 } }); //获取“分享到QQ”按钮点击状态及自定义分享内容接口 wx.onMenuShareQQ({ title: setWeixinShare.title, // 分享标题 desc: setWeixinShare.desc, // 分享描述 link: setWeixinShare.link, // 分享链接 imgUrl: setWeixinShare.imgUrl, // 分享图标 success: function () { setWeixinShare.success; // 用户确认分享后执行的回调函数 }, cancel: function () { setWeixinShare.cancel; // 用户取消分享后执行的回调函数 } }); //获取“分享到腾讯微博”按钮点击状态及自定义分享内容接口 wx.onMenuShareWeibo({ title: setWeixinShare.title, // 分享标题 desc: setWeixinShare.desc, // 分享描述 link: setWeixinShare.link, // 分享链接 imgUrl: setWeixinShare.imgUrl, // 分享图标 success: function () { setWeixinShare.success; // 用户确认分享后执行的回调函数 }, cancel: function () { setWeixinShare.cancel; // 用户取消分享后执行的回调函数 } }); //获取“分享到QQ空间”按钮点击状态及自定义分享内容接口 wx.onMenuShareQZone({ title: setWeixinShare.title, // 分享标题 desc: setWeixinShare.desc, // 分享描述 link: setWeixinShare.link, // 分享链接 imgUrl: setWeixinShare.imgUrl, // 分享图标 success: function () { setWeixinShare.success; // 用户确认分享后执行的回调函数 }, cancel: function () { setWeixinShare.cancel; // 用户取消分享后执行的回调函数 } }); }); }); } }); } function openX_ad(posterid, htmlid, width, height) { if ($(htmlid).length > 0) { var randomnumber = Math.random(); var now_url = encodeURIComponent(window.location.href); var ga = document.createElement('iframe'); ga.src = 'https://www1.elecfans.com/www/delivery/myafr.php?target=_blank&cb=' + randomnumber + '&zoneid=' + posterid+'&prefer='+now_url; ga.width = width; ga.height = height; ga.frameBorder = 0; ga.scrolling = 'no'; var s = $(htmlid).append(ga); } } openX_ad(828, '#berry-300', 300, 250);