1.GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：
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G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。
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D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。
在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”
最后博弈的结果是什么？在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。
这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。
以上只是大致说了一下GAN的核心原理，如何用数学语言描述呢？这里直接摘录论文里的公式：
(1)优化D：
优化第一项是真是样本x输入的时候，结果越大越好；对于噪声等的输入z，生成的假样本G（z）要越小越好
(2)优化G：
优化生成器时和真是样本没关系，故不需要考虑；这时候只有假样本，但生成器希望假样本越逼真越好(接近1)，故D(G(z)越大越好，则最小化1-D(G(z))
2.GAN的特点：
(1)相比较传统的模型，他存在两个不同的网络，而不是单一的网络，并且训练方式采用的是对抗训练方式
(2)GAN中G的梯度更新信息来自判别器D，而不是来自数据样本
3. GAN 的优点：
(1) GAN是一种生成式模型，相比较其他生成模型（玻尔兹曼机和GSNs）只用到了反向传播,而不需要复杂的马尔科夫链
(2)相比其他所有模型, GAN可以产生更加清晰，真实的样本
(3)GAN采用的是一种无监督的学习方式训练，可以被广泛用在无监督学习和半监督学习领域
(4)相比于变分自编码器, GANs没有引入任何决定性偏置( deterministic bias),变分方法引入决定性偏置,因为他们优化对数似然的下界,而不是似然度本身,这看起来导致了VAEs生成的实例比GANs更模糊
(5)相比VAE, GANs没有变分下界,如果鉴别器训练良好,那么生成器可以完美的学习到训练样本的分布.换句话说,GANs是渐进一致的,但是VAE是有偏差的
(6)GAN应用到一些场景上，比如图片风格迁移，超分辨率，图像补全，去噪，避免了损失函数设计的困难，不管三七二十一，只要有一个的基准，直接上判别器，剩下的就交给对抗训练了。
4. GAN的缺点：
(1)训练GAN需要达到纳什均衡,有时候可以用梯度下降法做到,有时候做不到.我们还没有找到很好的达到纳什均衡的方法,所以训练GAN相比VAE或者PixelRNN是不稳定的,但我认为在实践中它还是比训练玻尔兹曼机稳定的多
(2)GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本
(3)GAN存在训练不稳定、梯度消失、模式崩溃的问题（目前已解决）
5.为什么GAN中的优化器不常用SGD
(1)SGD容易震荡，容易使GAN训练不稳定，
(2)GAN的目的是在高维非凸的参数空间中找到纳什均衡点，GAN的纳什均衡点是一个鞍点，但是SGD只会找到局部极小值，因为SGD解决的是一个寻找最小值的问题，GAN是一个博弈问题。
6.训练GAN的一些技巧
(1). 输入规范化到（-1，1）之间，最后一层的激活函数使用tanh（BEGAN除外）
(2). 使用wassertein GAN的损失函数，
(3). 如果有标签数据的话，尽量使用标签，也有人提出使用反转标签效果很好，另外使用标签平滑，单边标签平滑或者双边标签平滑
(4). 使用mini-batch norm， 如果不用batch norm 可以使用instance norm 或者weight norm
(5). 避免使用RELU和pooling层，减少稀疏梯度的可能性，可以使用leakrelu激活函数
(6). 优化器尽量选择ADAM，学习率不要设置太大，初始1e-4可以参考，另外可以随着训练进行不断缩小学习率，
(7). 给D的网络层增加高斯噪声，相当于是一种正则
7.GAN实战
import tensorflow as tf #导入tensorflow from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #导入手写数字数据集 import numpy as np #导入numpy import matplotlib.pyplot as plt #plt是绘图工具，在训练过程中用于输出可视化结果 import matplotlib.gridspec as gridspec #gridspec是图片排列工具，在训练过程中用于输出可视化结果 import os #导入os def xavier_init(size): #初始化参数时使用的xavier_init函数 in_dim = size[0] xavier_stddev = 1. / tf.sqrt(in_dim / 2.) #初始化标准差 return tf.random_normal(shape=size, stddev=xavier_stddev) #返回初始化的结果 X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) #X表示真的样本(即真实的手写数字) D_W1 = tf.Variable(xavier_init([784, 128])) #表示使用xavier方式初始化的判别器的D_W1参数，是一个784行128列的矩阵 D_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[128])) #表示全零方式初始化的判别器的D_1参数，是一个长度为128的向量 D_W2 = tf.Variable(xavier_init([128, 1])) #表示使用xavier方式初始化的判别器的D_W2参数，是一个128行1列的矩阵 D_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[1])) ##表示全零方式初始化的判别器的D_1参数，是一个长度为1的向量 theta_D = [D_W1, D_W2, D_b1, D_b2] #theta_D表示判别器的可训练参数集合 Z = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 100]) #Z表示生成器的输入(在这里是噪声)，是一个N列100行的矩阵 G_W1 = tf.Variable(xavier_init([100, 128])) #表示使用xavier方式初始化的生成器的G_W1参数，是一个100行128列的矩阵 G_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[128])) #表示全零方式初始化的生成器的G_b1参数，是一个长度为128的向量 G_W2 = tf.Variable(xavier_init([128, 784])) #表示使用xavier方式初始化的生成器的G_W2参数，是一个128行784列的矩阵 G_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[784])) #表示全零方式初始化的生成器的G_b2参数，是一个长度为784的向量 theta_G = [G_W1, G_W2, G_b1, G_b2] #theta_G表示生成器的可训练参数集合 def sample_Z(m, n): #生成维度为[m, n]的随机噪声作为生成器G的输入 return np.random.uniform(-1., 1., size=[m, n]) def generator(z): #生成器，z的维度为[N, 100] G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z, G_W1) + G_b1) #输入的随机噪声乘以G_W1矩阵加上偏置G_b1，G_h1维度为[N, 128] G_log_prob = tf.matmul(G_h1, G_W2) + G_b2 #G_h1乘以G_W2矩阵加上偏置G_b2，G_log_prob维度为[N, 784] G_prob = tf.nn.sigmoid(G_log_prob) #G_log_prob经过一个sigmoid函数，G_prob维度为[N, 784] return G_prob #返回G_prob def discriminator(x): #判别器，x的维度为[N, 784] D_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, D_W1) + D_b1) #输入乘以D_W1矩阵加上偏置D_b1，D_h1维度为[N, 128] D_logit = tf.matmul(D_h1, D_W2) + D_b2 #D_h1乘以D_W2矩阵加上偏置D_b2，D_logit维度为[N, 1] D_prob = tf.nn.sigmoid(D_logit) #D_logit经过一个sigmoid函数，D_prob维度为[N, 1] return D_prob, D_logit #返回D_prob, D_logit G_sample = generator(Z) #取得生成器的生成结果 D_real, D_logit_real = discriminator(X) #取得判别器判别的真实手写数字的结果 D_fake, D_logit_fake = discriminator(G_sample) #取得判别器判别的生成的手写数字的结果 #对判别器对真实样本的判别结果计算误差(将结果与1比较) D_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_real, targets=tf.ones_like(D_logit_real))) #对判别器对虚假样本(即生成器生成的手写数字)的判别结果计算误差(将结果与0比较) D_loss_fake = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake, targets=tf.zeros_like(D_logit_fake))) #判别器的误差 D_loss = D_loss_real + D_loss_fake #生成器的误差(将判别器返回的对虚假样本的判别结果与1比较) G_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake, targets=tf.ones_like(D_logit_fake))) mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True) #mnist是手写数字数据集 D_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(D_loss, var_list=theta_D) #判别器的训练器 G_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(G_loss, var_list=theta_G) #生成器的训练器 mb_size = 128 #训练的batch_size Z_dim = 100 #生成器输入的随机噪声的列的维度 sess = tf.Session() #会话层 sess.run(tf.initialize_all_variables()) #初始化所有可训练参数 def plot(samples): #保存图片时使用的plot函数 fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) #初始化一个4行4列包含16张子图像的图片 gs = gridspec.GridSpec(4, 4) #调整子图的位置 gs.update(wspace=0.05, hspace=0.05) #置子图间的间距 for i, sample in enumerate(samples): #依次将16张子图填充进需要保存的图像 ax = plt.subplot(gs[i]) plt.axis('off') ax.set_xticklabels([]) ax.set_yticklabels([]) ax.set_aspect('equal') plt.imshow(sample.reshape(28, 28), cmap='Greys_r') return fig path = '/data/User/zcc/' #保存可视化结果的路径 i = 0 #训练过程中保存的可视化结果的索引 for it in range(1000000): #训练100万次 if it % 1000 == 0: #每训练1000次就保存一下结果 samples = sess.run(G_sample, feed_dict={Z: sample_Z(16, Z_dim)}) fig = plot(samples) #通过plot函数生成可视化结果 plt.savefig(path+'out/{}.png'.format(str(i).zfill(3)), bbox_inches='tight') #保存可视化结果 i += 1 plt.close(fig) X_mb, _ = mnist.train.next_batch(mb_size) #得到训练一个batch所需的真实手写数字(作为判别器的输入) #下面是得到训练一次的结果，通过sess来run出来 _, D_loss_curr, D_loss_real, D_loss_fake, D_loss = sess.run([D_solver, D_loss, D_loss_real, D_loss_fake, D_loss], feed_dict={X: X_mb, Z: sample_Z(mb_size, Z_dim)}) _, G_loss_curr = sess.run([G_solver, G_loss], feed_dict={Z: sample_Z(mb_size, Z_dim)}) if it % 1000 == 0: #每训练1000次输出一下结果 print('Iter: {}'.format(it)) print('D loss: {:.4}'. format(D_loss_curr)) print('G_loss: {:.4}'.format(G_loss_curr)) print()
参考博客：
https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/75309670
https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/80033169