用TensorFlow实现的DCGAN深度卷积生成对抗网络实例操作

最新推荐文章于 2024-04-22 23:13:53 发布
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文章标签： tensorflow 生成对抗网络 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/NrfDatabase/article/details/132988857
本文介绍了如何利用TensorFlow实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN），通过详细步骤展示DCGAN如何将随机噪声转化为逼真图像，同时阐述了生成器和判别器的网络结构、损失函数以及训练过程。

生成对抗网络（GANs）是一种强大的深度学习模型，用于生成逼真的图像。深度卷积生成对抗网络（DCGAN）是GAN的一种扩展，通过使用卷积层和转置卷积层来生成高质量的图像。在本文中，我们将使用TensorFlow库来实现一个DCGAN，并生成一些逼真的图像。

首先，我们需要导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，我们将定义生成器和判别器网络。生成器网络将输入的随机噪声转换为逼真的图像，而判别器网络将输入的图像分类为真实图像或生成的图像。


                

                
                
        

    

  


        

                

                  

                  

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生成对抗网络（GAN）的TensorFlow实现

				
			

			

				

					NrfDatabase的博客
				

				

					09-17
					
					284
					
				

			

		

		

			
				
生成器的目标是尽可能欺骗判别器，因此生成器的损失函数是判别器对生成样本的预测与真实标签的交叉熵。判别器的损失函数分为两部分，一部分是对真实样本的预测与真实标签的交叉熵，另一部分是对生成样本的预测与虚假标签的交叉熵。生成器的目标是尽可能欺骗判别器，因此生成器的损失函数是判别器对生成样本的预测与真实标签的交叉熵。判别器的损失函数分为两部分，一部分是对真实样本的预测与真实标签的交叉熵，另一部分是对生成样本的预测与虚假标签的交叉熵。接着，我们将真实样本和假样本分别输入判别器，并计算生成器和判别器的损失。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
生成对抗网络（GANs）：实现逼真图像生成的TensorFlow实战

				
			

			

				

					斌擎科技
				

				

					10-02
					
					441
					
				

			

		

		

			
				
生成对抗网络（GANs）是由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出的一种深度学习模型。它由两个主要部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个部分相互对抗，从而使生成器不断改进生成逼真图像的能力，而判别器不断提高识别真实图像和生成图像之间的区别的能力。GANs已经在图像生成、图像编辑、图像超分辨率、图像风格转换等多个领域取得了巨大成功。它们也被广泛应用于Deepfake技术，其中可以生成看似真实但实际上是虚假的视频图像。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
利用Tensorflow构建生成对抗网络GAN以生成数据

				
			

			

				

					AIHUBEI的博客
				

				

					07-26
					
					2491
					
				

			

		

		

			
				
使用生成对抗网络(GAN)生成数据
本文主要内容


介绍了自动编码器的基本原理


比较了生成模型与自动编码器的区别


描述了GAN模型的网络结构


分析了GAN模型的目标核函数以及训练过程


介绍了利用Google Colab进行模型训练的基本步骤


设计并实现了简单的GAN网络，进行了网络训练以及模型评估


from IPython.display import Image
%matplotlib inline

生成对抗网络的简单介绍
首先从自动编码器开始–autoencoders
Ima

			
		

	





	

		

			

				
					
Python基于Tensorflow实现DCGAN-动漫头像生成

				
			

			

				

					我不想写BUG的博客
				

				

					03-17
					
					4161
					
				

			

		

		

			
				
目录

前言

DCGAN简介

python代码

1. 导入python包、定义全局变量

2. 读取数据

3. 搭建生成器generator

4. 搭建判别器discriminator

5. 搭建GAN网络

6. 主函数

7. 补充：直接读模型生成图像

运行结果

1. loss曲线

2. 生成器生成动漫头像

完整代码、数据集、模型下载地址：





前言

去年做大创项目摸索方法时尝试了DCGAN，但后来放弃了这个方法，也没有太深入的研究，前段时间看到一个Deep Fake相关..

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

				
			

			

				

					afvko8191的博客
				

				

					04-30
					
					451
					
				

			

		

		

			
				
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，
两个模块的分工

判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（...

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow（十）生成式对抗网络（GAN）下篇----tensorflow实现

				
			

			

				

					Missaya的博客
				

				

					05-09
					
					980
					
				

			

		

		

			
				
本文接上一篇博文：

一、程序代码

程序主要实现上篇文章中所提到的随机噪声拟合高斯分布的过程，话不多说，直接上代码：



    #引入必要的包
    import argparse
    import numpy as np
    from scipy.stats import norm
    import tensorflow as tf
    import matplotlib...

			
		

	





	

		

			

				
					
深度卷积生成对抗网络

				
			

			

				

					皇儒的博客
				

				

					02-06
					
					2361
					
				

			

		

		

			
				
GAN网络理解和实践

			
		

	





	

		

			

				
					
深度卷积生成对抗网络（DCGAN）原理与实现（采用Tensorflow2

					
最新发布

				
			

			

				

					2401_83817971的博客
				

				

					04-22
					
					1196
					
				

			

		

		

			
				
Ian Goodfellow 在首次提出GAN，使用了形象的比喻来介绍 GAN 模型：生成网络 G 的功能就是产生逼真的假钞试图欺骗鉴别器 D，鉴别器 D 通过学习真钞和生成器 G 生成的假钞来掌握钞票的鉴别方法。这两个网络在相互博弈中进行训练，直到生成器 G 产生的假钞使鉴别器 D 难以分辨。而DCGAN是使用卷积操作和反卷积操作来替代原始GAN中的全连接操作。DCGAN网络结构GAN包含生成网络(Generator,  )和判别网络(Discriminator,  ),其中  用于学习数据的真实分布, 

			
		

	





	

		

			

				
					
基于TensorFlow实现DCGAN 自动生成图片.zip

				
			

			

				

					03-27
				

			

		

		

			
				
DCGAN是一种基于深度学习的生成对抗网络（GAN），它通过训练两个神经网络——一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）来实现图像的生成。  生成器（Generator）的任务是从随机噪声向量中生成看起来像...

			
		

	





	

		

			

				
					
深度卷积生成对抗网络TensorFlow代码实现

				
			

			

				

					12-25
				

			

		

		

			
				
Tensorflow implementation of [Deep Convolutional Generative Adversarial Networks](http://arxiv.org/abs/1511.06434) which is a stabilize Generative Adversarial Networks.

			
		

	





	

		

			

				
					
用TensorFlow写生成式对抗网络

				
			

			

				

					Dongjiuqing的博客
				

				

					12-01
					
					465
					
				

			

		

		

			
				
keras是模仿别人写的，想真正自己去用tensorflow，下面是实现代码。代码仅搭建出了一个大的框架，没有加入一些关键的技巧，网络能跑通，但是精度不高。关键地方做了注释


import tensorflow as tf
import numpy as np
import keras
#获取数据和对数据的预处理
(x_train,y_train),(_,_)=keras.datasets.ci...

			
		

	





	

		

			

				
					
生成对抗网络tensorflow实现

				
			

			

				

					spiderA的专栏
				

				

					11-01
					
					1771
					
				

			

		

		

			
				
GAN网络结构
生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。
生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。
生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，即生成器的输入是随机噪声，输出是样本数据。如何输出期望的样本，是通过网络训练让生成器去学习期望样本的分布。

			
		

	





	

		

			

				
					
生成对抗网络的tensorflow实现

					
热门推荐

				
			

			

				

					小白将
				

				

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生成对抗网络的tensorflow实现原文地址：http://blog.evjang.com/2016/06/generative-adversarial-nets-in.html 
这是关于使用tensorflow来实现Goodfellow的生成对抗网络论文的教程。对抗网络是一个可以使用大约80行的python代码就可以实现的一个有趣的小深度学习练习，这将使你进入深度学习的一个活跃领域：生成式模型

			
		

	





	

		

			

				
					
深度学习实战（六）：生成式对抗网络（Gan）下篇 —— 代码--基于tensorflow实现

				
			

			

				

					ITCLSJ的博客
				

				

					03-05
					
					335
					
				

			

		

		

			
				
一、程序代码
# 【一】导入必要的包
import argparse  # 参数解析包：解析命令行参数和选项
import numpy as np  # 科学计算的库，可以提供矩阵运算
from scipy.stats import norm  # scipy数值计算库
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt  # matplotlib绘图库
import seaborn as sns  # 数据模块可视化
from matplotli

			
		

	





	

		

			

				
					
Tensorflow生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）实战案例

				
			

			

				

					风口IT猪的成长录
				

				

					08-23
					
					585
					
				

			

		

		

			
				
GAN示例代码
该代码是艺术家和评论家的GAN实现，可以参考实现过程加以学习！
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

tf.set_random_seed(1)
np.random.seed(1)

# Hyper Parameters
BATCH_SIZE = 64
LR_G = 0.0001           # learning rate for generator
LR_D = 0.0

			
		

	





	

		

			

				
					
使用TensorFlow生成对抗网络（GAN）生成MNIST图像

				
			

			

				

					YovcGit的博客
				

				

					09-19
					
					258
					
				

			

		

		

			
				
在训练过程中，我们首先使用真实图像训练判别器，并使用生成器生成一批假图像。然后，我们使用真实图像的标签（1）和假图像的标签（0）训练判别器。接下来，我们训练生成器，使其生成的图像能够欺骗判别器。我们的目标是训练一个GAN模型，使其能够生成与MNIST数据集中的图像相似的新图像。生成器负责生成逼真的图像，而判别器负责将生成的图像与真实图像区分开来。我们将从MNIST数据集中随机选择一批真实图像作为训练数据，并生成一批与训练数据大小相同的噪声向量作为输入。我们将冻结判别器的参数，只训练生成器。

			
		

	





	

		

			

				
					
生成式对抗网络GAN之实现手写字体的生成(基于keras Tensorflow2.0实现)详细分析训练过程和代码

				
			

			

				

					nyz5211314的博客
				

				

					05-21
					
					4797
					
				

			

		

		

			
				
????目录生成式对抗网络简介代码实战模型整体搭建生成器模型判别器模型训练模块完整代码结果
生成式对抗网络简介
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。(参考百度百科)

简单来说，GAN通过生成器和判别器的相互博弈，首先训练判别

			
		

	





	

		

			

				
					
毕设代码:对抗生成网络

				
			

			

				

					qq_45084416的博客
				

				

					03-30
					
					614
					
				

			

		

		

			
				
import matplotlib.pyplot as plt
import glob#glob模块用来查找文件目录和文件，并将搜索结果返回到一个列表当中
import imageio#读取RGB内容转换照片格式
from tensorflow.keras import Model,layers
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization,Dense,Conv2D,Dropout,Flatten,Activation,Reshape,Conv

			
		

	





	

		

			

				
					
如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

				
			

			

				

					韩进的博客
				

				

					05-28
					
					1422
					
				

			

		

		

			
				
生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。生成器负责生成新的图像，判别器负责判断输入图像是真实的还是由生成器生成的。此外，GAN 模型也有很多变体和改进方法，比如条件 GAN、WGAN、DCGAN 等，它们可以生成更真实、更多样化的图像。总之，GAN 模型是深度学习领域的一个重要研究方向，它在图像生成以外的领域也有着广泛的应用前景。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于DCGAN的深度卷积生成对抗网络实现

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks，深度卷积生成对抗网络）是一种基于生成对抗网络（GAN）架构的深度学习模型，由Alec Radford等人于2015年提出。该模型通过引入卷积神经网络（CNN）结构...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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