#21天学习挑战赛—深度学习实战100例#——生成手写字体

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活动地址：CSDN21天学习挑战赛

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前言

终于到第三周啦，其实还有点不舍，毕竟能看到不少深度学习的例子。本周的任务有3个，生成手写字体，动物识别，乳腺癌识别。因为任务不同，那么可能会使用到不同的预处理、网络等等。
本节主要学习生成手写字体。

一、拆解任务

首先需要了解这次需要处理的任务，这里贴生成的手写数字展示图。

从上图来看生成的手写数字和真实的手写数字差距不是太大，几乎能做到“以假乱真”了。

二、学习内容

这次的任务跟之前做过的识别衣服、识别手写数字不大一样，本章使用到了一个新的网络——GAN网络。

1. 什么是对抗神经网络

对抗神经网络包含两个部分：
生成器：生成“假”数据以骗过鉴别器
鉴别器：判断图片是“真的”还是“生成”的，并从中挑出“生成的”数据。

2. 构建对抗神经网络

GAN网络的运行过程如上图所示：
（1）随机数（Random noise）经过Generator 生成了一个Fake image
（2）将生成的fake image 和 training set 的图片一起输入到discriminator中
（3）discriminator对输入的图片进行概率判断，然后得到图片的类别

# 生成器

def build_generator():
    # ======================================= #
    #     生成器，输入一串随机数字生成图片
    # ======================================= #
    model = Sequential([
        layers.Dense(256, input_dim=latent_dim),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),               # 高级一点的激活函数
        layers.BatchNormalization(momentum=0.8),   # BN 归一化
        
        layers.Dense(512),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.BatchNormalization(momentum=0.8),
        
        layers.Dense(1024),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.BatchNormalization(momentum=0.8),
        
        layers.Dense(np.prod(img_shape), activation='tanh'),
        layers.Reshape(img_shape)
    ])

    noise = layers.Input(shape=(latent_dim,))
    img = model(noise)

    return Model(noise, img)

#鉴别器
def build_discriminator():
    # ===================================== #
    #   鉴别器，对输入的图片进行判别真假
    # ===================================== #
    model = Sequential([
        layers.Flatten(input_shape=img_shape),
        layers.Dense(512),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Dense(256),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])

    img = layers.Input(shape=img_shape)
    validity = model(img)

    return Model(img, validity)

# 创建判别器
discriminator = build_discriminator()
# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
                      optimizer=optimizer,
                      metrics=['accuracy'])

# 创建生成器 
generator = build_generator()
gan_input = layers.Input(shape=(latent_dim,))
img = generator(gan_input)

# 在训练generate的时候不训练discriminator
discriminator.trainable = False

# 对生成的假图片进行预测
validity = discriminator(img)
combined = Model(gan_input, validity)
combined.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)

3. 训练网络

def sample_images(epoch):
    """
    保存样例图片
    """
    row, col = 4, 4
    noise = np.random.normal(0, 1, (row*col, latent_dim))
    gen_imgs = generator.predict(noise)

    fig, axs = plt.subplots(row, col)
    cnt = 0
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt, :,:,0], cmap='gray')
            axs[i,j].axis('off')
            cnt += 1
    fig.savefig("images/%05d.png" % epoch)
    plt.close()

#训练
def train(epochs, batch_size=128, sample_interval=50):
    # 加载数据
    (train_images,_), (_,_) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

    # 将图片标准化到 [-1, 1] 区间内   
    train_images = (train_images - 127.5) / 127.5
    # 数据
    train_images = np.expand_dims(train_images, axis=3)

    # 创建标签
    true = np.ones((batch_size, 1))
    fake = np.zeros((batch_size, 1))
    
    # 进行循环训练
    for epoch in range(epochs): 

        # 随机选择 batch_size 张图片
        idx = np.random.randint(0, train_images.shape[0], batch_size)
        imgs = train_images[idx]      
        
        # 生成噪音
        noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
        # 生成器通过噪音生成图片，gen_imgs的shape为：(128, 28, 28, 1)
        gen_imgs = generator.predict(noise)
        
        # 训练鉴别器 
        d_loss_true = discriminator.train_on_batch(imgs, true)
        d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, fake)
        # 返回loss值
        d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_true, d_loss_fake)

        # 训练生成器
        noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
        g_loss = combined.train_on_batch(noise, true)
        
        print ("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss))

        # 保存样例图片
        if epoch % sample_interval == 0:
            sample_images(epoch)

train(epochs=30000, batch_size=256, sample_interval=200)

4. 预测和模型评估

import imageio

def compose_gif():
    # 图片地址
    data_dir = "F:/jupyter notebook/DL-100-days/code/images"
    data_dir = pathlib.Path(data_dir)
    paths    = list(data_dir.glob('*'))
    
    gif_images = []
    for path in paths:
        print(path)
        gif_images.append(imageio.imread(path))
    imageio.mimsave("test.gif",gif_images,fps=2)
    
compose_gif()

总结

本章学习了GAN网络的基础知识，也同时了解如何构造、训练一个GAN网络。