第G2周：人脸图像生成（DCGAN）

第G2周：人脸图像生成（DCGAN）)

第G2周：人脸图像生成（DCGAN）

一、前言

• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊

二、我的环境

• 电脑系统：Windows 10
• 语言环境：Python 3.8.5
• 编译器：Spyder

三、代码实现

1、导入第三方库

import torch, random, random, os
import torch.nn as nn
import torch.nn.parallel
import torch.optim as optim
import torch.utils.data
import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.utils as vutils
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
 
manualSeed = 999  # 随机种子
print("Random Seed: ", manualSeed)
random.seed(manualSeed)
torch.manual_seed(manualSeed)
torch.use_deterministic_algorithms(True) # Needed for reproducible results

2、设置超参数

dataroot = 'D:/DL_Camp/GAN/G2'  # 数据路径
batch_size = 128  # 训练过程中的批次大小
image_size = 64   # 图像的尺寸（宽度和高度）
nz  = 100         # z潜在向量的大小（生成器输入的尺寸）
ngf = 64          # 生成器中的特征图大小
ndf = 64          # 判别器中的特征图大小
num_epochs = 5    # 训练的总轮数
lr    = 0.0002    # 学习率
beta1 = 0.5       # Adam优化器的Beta1超参数

3、导入数据

dataset = dset.ImageFolder(root=dataroot,
                           transform=transforms.Compose([
                           transforms.Resize(image_size),        # 调整图像大小
                           transforms.CenterCrop(image_size),    # 中心裁剪图像
                           transforms.ToTensor(),                # 将图像转换为张量
                           transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), # 标准化图像张量
                                                (0.5, 0.5, 0.5)),
                           ]))
 
# 创建数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, 
                                         batch_size=batch_size,  # 批量大小
                                         shuffle=True,           # 是否打乱数据集
                                         num_workers=5 # 使用多个线程加载数据的工作进程数
                                        )
 
# 选择要在哪个设备上运行代码
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available()) else "cpu")
print("使用的设备是：",device)
 
# 绘制一些训练图像
real_batch = next(iter(dataloader))
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.axis("off")
plt.title("Training Images")
plt.imshow(np.transpose(vutils.make_grid(real_batch[0].to(device)[:24], 
                                         padding=2, 
                                         normalize=True).cpu(),(1,2,0)))

四、定义模型

4.1 初始化权重