训练生成手写体数字对抗神经网络

朱雀333

已于 2024-01-01 22:25:22 修改

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分类专栏： AI 人工智能文章标签：人工智能人工智能

于 2024-01-01 22:15:11 首次发布

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下面是一个使用TensorFlow和Keras的生成对抗网络（GAN）的基本示例，用于生成手写体数字。这个示例基于MNIST数据集。

我没有包括所有可能的最佳实践，如模型保存、加载、超参数调整、日志记录等。

首先，确保你安装了所需的库，特别是TensorFlow：

pip install tensorflow

接下来是GAN的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Reshape, LeakyReLU, BatchNormalization
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = X_train / 255.0 * 2 - 1  # 将像素值缩放到[-1, 1]

# GAN参数
img_rows, img_cols, channels = 28, 28, 1
img_shape = (img_rows, img_cols, channels)
latent_dim = 100

# 生成器
def build_generator():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(256, input_dim=latent_dim))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(1024))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(np.prod(img_shape), activation='tanh'))
    model.add(Reshape(img_shape))
    return model

# 判别器
def build_discriminator():
    model = Sequential()
    model.add(Flatten(input_shape=img_shape))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(256))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

# 编译判别器
discriminator = build_discriminator()
discriminator