28,PyTorch GAN 的训练技巧与应用案例

28, PyTorch GAN 的训练技巧与应用案例

在上一节我们已经拿到了“能跑”的 DCGAN 网络骨架，然而真正要把 GAN 训练得又稳又好，还需要一套可落地的工程套路和踩坑经验。本节从“训练技巧→可视化→常见故障排查→三个行业级落地案例”四个维度，把 2024 年社区验证过的最佳实践一次性汇总给你。所有代码片段均可直接复制到上一节的 train.py 或 Jupyter Notebook 中运行。

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28.1 训练技巧 checklist（8 条）

序号	技巧	一句话解释	PyTorch 代码示例
1	两阶段学习率	判别器更新频率高，给它更低 lr	optD = Adam(netD.parameters(), lr=2e-4, betas=(0.5, 0.999)); optG = Adam(netG.parameters(), lr=2e-4)
2	软标签 & 噪声	真标签 0.9–1.0、假标签 0.0–0.1；再加 0.1 高斯噪声	real_label = 0.9 - 0.1*torch.rand(b); fake_label = 0.0 + 0.1*torch.rand(b)
3	历史缓冲区（Replay Buffer）	把上一轮假图缓存 50 张，随机替换当前批次	buffer.push(fake); fake_for_D = buffer.sample()
4	梯度惩罚（WGAN-GP）	每 4 个 mini-batch 做一次 1-范数惩罚	gp = compute_gradient_penalty(netD, real, fake)
5	TTUR（Two Time-Scale）	G lr 1e-4，D lr 4e-4，收敛更快	见技巧 1
6	谱归一化	对 D 的卷积层加 nn.utils.spectral_norm	nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(...))
7	EMA 权重滑动平均	用影子权重做推理，减少震荡	shadow = ExponentialMovingAverage(netG, decay=0.999)
8	混合精度	节省 40% 显存，A100/V100 几乎不掉速	scaler = GradScaler(); with autocast(): loss.backward()

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28.2 可视化与监控脚本

28.2.1 TensorBoard 三板斧

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torchvision.utils as vutils

writer = SummaryWriter('runs/dcgan')

# 1. 写损失
writer.add_scalar('Loss/Discriminator', lossD, step)
writer.add_scalar('Loss/Generator',     lossG, step)

# 2. 写梯度
for name, p in netD.named_parameters():
    if p.grad is not None:
        writer.add_histogram(f'GradD/{name}', p.grad, step)

# 3. 写 64 张假图 (NCHW)
with torch.no_grad():
    fake = netG(fixed_noise)
    grid = vutils.make_grid(fake, normalize=True, value_range=(-1,1))
    writer.add_image('Generated', grid, step)

浏览器打开 http://localhost:6006 即可实时查看。

28.2.2 训练曲线诊断

症状	原因	快速定位
D loss 迅速归零	判别器过强	看 GradD/conv1 是否爆炸，降低 D lr 或加谱归一化
G loss 不降	梯度消失	看梯度直方图是否全 0，改用 WGAN-GP 或 LeCam Loss
图像色块/棋盘	反卷积棋盘伪影	把 ConvTranspose2d 换成 Upsample+Conv

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28.3 常见故障排查表

现象	排查命令	解决示例
训练 3 小时仍噪声	python -m tensorboard.main --logdir runs 看 loss	调大 nz 到 512，或把 beta1 降到 0.0
显存 OOM	nvidia-smi	开启混合精度，batch_size // 2
结果忽好忽坏	watch -n 1 nvidia-smi 看 GPU 抖动	固定随机种子 torch.manual_seed(42)
图片颜色失真	打开单张图 plt.imshow((img*0.5+0.5).clamp(0,1))	检查 Tanh() 后是否忘了反归一化

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28.4 三个行业级应用案例

28.4.1 电商：虚拟试衣 2D 版

• 任务：输入人体姿态 + 衣服平铺图 → 生成试穿图
• 数据：私有 20 万 128×128 三通道（人+衣合成图）
• 网络改动：把 nz 改为 256，融合姿态热图通道 nc=6（RGB+3 通道姿态）
• 训练时长：4×A100，batch 256，100 epoch，约 12 小时
• 落地收益：商品详情页转化率提升 8.3%，退货率下降 2.1%

28.4.2 游戏：像素风角色生成

• 任务：随机生成 32×32 像素头像用于 NPC
• 技巧：
  • 输出通道改为 nc=1 灰度图；
  • 使用 PixelShuffle 替代 ConvTranspose2d 消除网格感；
  • 用 颜色表约束 层确保只出现 16 种调色板颜色
• 结果：在 Unity 中调用 ONNX 模型，CPU 推理 3 ms/张

28.4.3 金融：异常交易日志合成

• 任务：交易日志（数值向量 128 维）→ 生成对抗样本做风控对抗训练
• 网络：把卷积层全部换成 Linear → 1D GAN
• 评估：用 TSTR（Train on Synthetic, Test on Real）指标，AUC 仅下降 0.7%，满足合规要求

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28.5 一键启动脚本（含全部技巧）

# 安装
pip install torch torchvision tensorboard accelerate

# 训练
python train.py \
  --dataset celeba --img_size 64 --batch 128 \
  --lr_d 2e-4 --lr_g 1e-4 --beta1 0.5 --beta2 0.999 \
  --gp_lambda 10 --sn_d --ema_decay 0.999 --amp

train.py 已整合：

• 混合精度 (--amp)
• 梯度惩罚 (--gp_lambda)
• 谱归一化 (--sn_d)
• EMA (--ema_decay)
• TensorBoard 日志
• 断点续训 --resume path/to/checkpoint.pth

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28.6 小结

GAN 的训练是一场“动态博弈”工程。记住三句话：

1. 数据质量 > 网络结构 > 调参玄学；
2. 先让 D 收敛，再让 G 追赶；
3. 可视化是生产力，日志是生命线。

掌握本节 8 条技巧 + TensorBoard 三板斧 + 故障排查表，你就能在 1～2 天内把上一节的 DCGAN 扩展到 128×128、256×256，甚至迁移到非图像领域。下一节我们将进入 StyleGAN 原理与 PyTorch 实现，把“隐空间编辑”玩出花。
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