第G2周：人脸图像生成（DCGAN）
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一、设置超参数、导入数据
import os
import random
import argparse
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.parallel
import torch.optim as optim
import torch.utils.data
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets as dset
import torchvision.utils as vutils
from torchvision.utils import save_image
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTMLmanualSeed = 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# 超参数配置
dataroot = "D:/GAN-Data" # 数据路径
batch_size = 128 # 训练过程中的批次大小
n_epochs = 5 # 训练的总轮数
img_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
beta1 = 0.5 # Adam优化器的Beta1超参数
beta2 = 0.2 # Adam优化器的Beta1超参数
lr = 0.0002 # 学习率# 创建数据集
dataset = dset.ImageFolder(root=dataroot,transform=transforms.Compose([transforms.Resize(img_size), # 调整图像大小transforms.CenterCrop(img_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
# 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)))
二、定义模型、可视化
# 自定义权重初始化函数，作用于netG和netD
def weights_init(m):# 获取当前层的类名classname = m.__class__.__name__# 如果类名中包含'Conv'，即当前层是卷积层if classname.find('Conv') != -1:# 使用正态分布初始化权重数据，均值为0，标准差为0.02nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)# 如果类名中包含'BatchNorm'，即当前层是批归一化层elif classname.find('BatchNorm') != -1:# 使用正态分布初始化权重数据，均值为1，标准差为0.02nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02)# 使用常数初始化偏置项数据，值为0nn.init.constant_(m.bias.data, 0)'''
定义生成器 Generator
'''class Generator(nn.Module):def __init__(self):super(Generator, self).__init__()self.main = nn.Sequential(# 输入为Z，经过一个转置卷积层nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False),nn.BatchNorm2d(ngf * 8), # 批归一化层，用于加速收敛和稳定训练过程nn.ReLU(True), # ReLU激活函数# 输出尺寸：(ngf*8) x 4 x 4nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(ngf * 4),nn.ReLU(True),# 输出尺寸：(ngf*4) x 8 x 8nn.ConvTranspose2d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(ngf * 2),nn.ReLU(True),# 输出尺寸：(ngf*2) x 16 x 16nn.ConvTranspose2d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(ngf),nn.ReLU(True),# 输出尺寸：(ngf) x 32 x 32nn.ConvTranspose2d(ngf, 3, 4, 2, 1, bias=False),nn.Tanh() # Tanh激活函数# 输出尺寸：3 x 64 x 64)def forward(self, x):return self.main(x)# 创建生成器
netG = Generator().to(device)
# 使用 "weights_init" 函数对所有权重进行随机初始化，
# 平均值(mean)设置为0，标准差(stdev)设置为0.02。
netG.apply(weights_init)
# 打印生成器模型
print(netG)'''
定义判别器 Discriminator
'''class Discriminator(nn.Module):def __init__(self):super(Discriminator, self).__init__()# 定义判别器的主要结构，使用Sequential容器将多个层按顺序组合在一起self.main = nn.Sequential(# 输入大小为3 x 64 x 64nn.Conv2d(3, ndf, 4, 2, 1, bias=False),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),# 输出大小为(ndf) x 32 x 32nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(ndf * 2),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),# 输出大小为(ndf*2) x 16 x 16nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(ndf * 4),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),# 输出大小为(ndf*4) x 8 x 8nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(ndf * 8),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),# 输出大小为(ndf*8) x 4 x 4nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False),nn.Sigmoid())def forward(self, x):# 将输入通过判别器的主要结构进行前向传播return self.main(x)# 创建判别器对象
netD = Discriminator().to(device)
# 应用 "weights_init" 函数来随机初始化所有权重
# 使用 mean=0, stdev=0.2 的方式进行初始化
netD.apply(weights_init)
# 打印判别器模型
print(netD)# 初始化“BCELoss”损失函数
criterion = nn.BCELoss()
# 创建用于可视化生成器进程的潜在向量批次
fixed_noise = torch.randn(64, nz, 1, 1, device=device)
real_label = 1.
fake_label = 0.
# 为生成器（G）和判别器（D）设置Adam优化器
optimizerD = optim.Adam(netD.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, beta2))
optimizerG = optim.Adam(netG.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, beta2))img_list = [] # 用于存储生成的图像列表
G_losses = [] # 用于存储生成器的损失列表
D_losses = [] # 用于存储判别器的损失列表
iters = 0 # 迭代次数
三、训练模型
print("Starting Training Loop...") # 输出训练开始的提示信息
# 进行多个epoch的训练
for epoch in range(n_epochs):# 对于dataloader中的每个batchfor i, data in enumerate(dataloader, 0):############################# (1) 更新判别器网络：最大化 log(D(x)) + log(1 - D(G(z)))############################## 使用真实图像样本训练netD.zero_grad() # 清除判别器网络的梯度# 准备真实图像的数据real_cpu = data[0].to(device)b_size = real_cpu.size(0)label = torch.full((b_size,), real_label, dtype=torch.float, device=device) # 创建一个全是真实标签的张量# 将真实图像样本输入判别器，进行前向传播output = netD(real_cpu).view(-1)# 计算真实图像样本的损失errD_real = criterion(output, label)# 通过反向传播计算判别器的梯度errD_real.backward()D_x = output.mean().item() # 计算判别器对真实图像样本的输出的平均值## 使用生成图像样本训练# 生成一批潜在向量noise = torch.randn(b_size, nz, 1, 1, device=device)# 使用生成器生成一批假图像样本fake = netG(noise)label.fill_(fake_label) # 创建一个全是假标签的张量# 将所有生成的图像样本输入判别器，进行前向传播output = netD(fake.detach()).view(-1)# 计算判别器对生成图像样本的损失errD_fake = criterion(output, label)# 通过反向传播计算判别器的梯度errD_fake.backward()D_G_z1 = output.mean().item() # 计算判别器对生成图像样本的输出的平均值# 计算判别器的总损失，包括真实图像样本和生成图像样本的损失之和errD = errD_real + errD_fake# 更新判别器的参数optimizerD.step()############################# (2) 更新生成器网络：最大化 log(D(G(z)))############################netG.zero_grad() # 清除生成器网络的梯度label.fill_(real_label) # 对于生成器成本而言，将假标签视为真实标签# 由于刚刚更新了判别器，再次将所有生成的图像样本输入判别器，进行前向传播output = netD(fake).view(-1)# 根据判别器的输出计算生成器的损失errG = criterion(output, label)# 通过反向传播计算生成器的梯度errG.backward()D_G_z2 = output.mean().item() # 计算判别器对生成器输出的平均值# 更新生成器的参数optimizerG.step()# 输出训练统计信息if i % 400 == 0:print('[%d/%d][%d/%d]\tLoss_D: %.4f\tLoss_G: %.4f\tD(x): %.4f\tD(G(z)): %.4f / %.4f'% (epoch, n_epochs, i, len(dataloader), errD.item(), errG.item(), D_x, D_G_z1, D_G_z2))# 保存损失值以便后续绘图G_losses.append(errG.item())D_losses.append(errD.item())# 通过保存生成器在固定噪声上的输出来检查生成器的性能if (iters % 500 == 0) or ((epoch == n_epochs - 1) and (i == len(dataloader) - 1)):with torch.no_grad():fake = netG(fixed_noise).detach().cpu()img_list.append(vutils.make_grid(fake, padding=2, normalize=True))iters += 1# 可视化
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.title("Generator and Discriminator Loss During Training")
plt.plot(G_losses,label="G")
plt.plot(D_losses,label="D")
plt.xlabel("iterations")
plt.ylabel("Loss")
plt.legend()
plt.show()# 创建一个大小为8x8的图形对象
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
# 不显示坐标轴
plt.axis("off")
# 将图像列表img_list中的图像转置并创建一个包含每个图像的单个列表ims
ims = [[plt.imshow(np.transpose(i, (1, 2, 0)), animated=True)] for i in img_list]
# 使用图形对象、图像列表ims以及其他参数创建一个动画对象ani
ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=1000, repeat_delay=1000, blit=True)
# 将动画以HTML形式呈现
HTML(ani.to_jshtml())# 从数据加载器中获取一批真实图像
real_batch = next(iter(dataloader))
# 绘制真实图像
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.subplot(1,2,1)
plt.axis("off")
plt.title("Real Images")
plt.imshow(np.transpose(vutils.make_grid(real_batch[0].to(device)[:64], padding=5, normalize=True).cpu(),(1,2,0)))
# 绘制上一个时期生成的假图像
plt.subplot(1,2,2)
plt.axis("off")
plt.title("Fake Images")
plt.imshow(np.transpose(img_list[-1],(1,2,0)))
plt.show()训练结果：
[Epoch 0/50][Batch 0/36][D loss: 1.446340][G loss: 5.497820][D : 0.496465][G : 0.006384]
[Epoch 1/50][Batch 0/36][D loss: 0.198702][G loss: 32.366798][D : 0.000000][G : 0.000000]
[Epoch 2/50][Batch 0/36][D loss: 0.007939][G loss: 39.840797][D : 0.000000][G : 0.000000]
[Epoch 3/50][Batch 0/36][D loss: 0.008718][G loss: 39.420380][D : 0.000000][G : 0.000000]
[Epoch 4/50][Batch 0/36][D loss: 0.000432][G loss: 39.375351][D : 0.000000][G : 0.000000]
[Epoch 5/50][Batch 0/36][D loss: 0.000377][G loss: 39.141502][D : 0.000000][G : 0.000000]
[Epoch 6/50][Batch 0/36][D loss: 0.000066][G loss: 38.554665][D : 0.000000][G : 0.000000]
[Epoch 7/50][Batch 0/36][D loss: 0.000161][G loss: 37.076347][D : 0.000000][G : 0.000000]
[Epoch 8/50][Batch 0/36][D loss: 0.236551][G loss: 5.515038][D : 0.126019][G : 0.009809]
[Epoch 9/50][Batch 0/36][D loss: 0.774763][G loss: 4.037993][D : 0.041982][G : 0.032798]
[Epoch 10/50][Batch 0/36][D loss: 1.355027][G loss: 7.484296][D : 0.627779][G : 0.001169]
[Epoch 11/50][Batch 0/36][D loss: 1.026440][G loss: 3.390290][D : 0.480961][G : 0.066138]
[Epoch 12/50][Batch 0/36][D loss: 0.698196][G loss: 2.289851][D : 0.117281][G : 0.149754]
[Epoch 13/50][Batch 0/36][D loss: 0.407120][G loss: 3.295501][D : 0.169919][G : 0.056703]
[Epoch 14/50][Batch 0/36][D loss: 0.858621][G loss: 4.627818][D : 0.297173][G : 0.028583]
[Epoch 15/50][Batch 0/36][D loss: 1.068889][G loss: 4.085044][D : 0.314014][G : 0.029605]
[Epoch 16/50][Batch 0/36][D loss: 0.761256][G loss: 1.878336][D : 0.122635][G : 0.189217]
[Epoch 17/50][Batch 0/36][D loss: 0.946410][G loss: 5.986092][D : 0.486197][G : 0.005545]
[Epoch 18/50][Batch 0/36][D loss: 0.607918][G loss: 8.022884][D : 0.355339][G : 0.000997]
[Epoch 19/50][Batch 0/36][D loss: 0.387959][G loss: 5.217168][D : 0.148431][G : 0.012128]
[Epoch 20/50][Batch 0/36][D loss: 0.502083][G loss: 3.828265][D : 0.124887][G : 0.032919]
[Epoch 21/50][Batch 0/36][D loss: 0.341051][G loss: 5.217510][D : 0.129790][G : 0.010647]
[Epoch 22/50][Batch 0/36][D loss: 0.305131][G loss: 3.878963][D : 0.118515][G : 0.034831]
[Epoch 23/50][Batch 0/36][D loss: 0.326738][G loss: 3.092067][D : 0.048084][G : 0.073658]
[Epoch 24/50][Batch 0/36][D loss: 1.001996][G loss: 7.870810][D : 0.531534][G : 0.001848]
[Epoch 25/50][Batch 0/36][D loss: 0.646764][G loss: 5.994369][D : 0.328600][G : 0.005999]
[Epoch 26/50][Batch 0/36][D loss: 1.305306][G loss: 3.512106][D : 0.027197][G : 0.060318]
[Epoch 27/50][Batch 0/36][D loss: 0.230971][G loss: 6.018190][D : 0.160877][G : 0.005384]
[Epoch 28/50][Batch 0/36][D loss: 0.479868][G loss: 2.851458][D : 0.012263][G : 0.132684]
[Epoch 29/50][Batch 0/36][D loss: 1.190969][G loss: 6.840727][D : 0.560059][G : 0.003298]
[Epoch 30/50][Batch 0/36][D loss: 1.005036][G loss: 6.322803][D : 0.486148][G : 0.005413]
[Epoch 31/50][Batch 0/36][D loss: 0.407194][G loss: 5.357150][D : 0.025872][G : 0.012775]
[Epoch 32/50][Batch 0/36][D loss: 0.715868][G loss: 4.764071][D : 0.410440][G : 0.018443]
[Epoch 33/50][Batch 0/36][D loss: 0.525104][G loss: 4.291232][D : 0.187566][G : 0.026254]
[Epoch 34/50][Batch 0/36][D loss: 0.363458][G loss: 4.643357][D : 0.184744][G : 0.021312]
[Epoch 35/50][Batch 0/36][D loss: 0.550998][G loss: 3.245662][D : 0.190560][G : 0.078518]
[Epoch 36/50][Batch 0/36][D loss: 0.686132][G loss: 5.602957][D : 0.362706][G : 0.007369]
[Epoch 37/50][Batch 0/36][D loss: 0.556991][G loss: 3.656791][D : 0.147552][G : 0.046845]
[Epoch 38/50][Batch 0/36][D loss: 0.459933][G loss: 4.163424][D : 0.245844][G : 0.033957]
[Epoch 39/50][Batch 0/36][D loss: 0.232279][G loss: 4.535916][D : 0.114630][G : 0.016447]
[Epoch 40/50][Batch 0/36][D loss: 0.479002][G loss: 5.497972][D : 0.263936][G : 0.012047]
[Epoch 41/50][Batch 0/36][D loss: 0.720815][G loss: 3.263973][D : 0.259178][G : 0.061856]
[Epoch 42/50][Batch 0/36][D loss: 0.703234][G loss: 6.425527][D : 0.400735][G : 0.003400]
[Epoch 43/50][Batch 0/36][D loss: 0.741217][G loss: 2.052215][D : 0.048953][G : 0.209300]
[Epoch 44/50][Batch 0/36][D loss: 0.658782][G loss: 3.800625][D : 0.272119][G : 0.040041]
[Epoch 45/50][Batch 0/36][D loss: 0.402264][G loss: 5.260798][D : 0.185568][G : 0.009509]
[Epoch 46/50][Batch 0/36][D loss: 0.753039][G loss: 4.797507][D : 0.406285][G : 0.022727]
[Epoch 47/50][Batch 0/36][D loss: 0.301918][G loss: 4.467443][D : 0.173592][G : 0.022788]
[Epoch 48/50][Batch 0/36][D loss: 0.638086][G loss: 1.768839][D : 0.072733][G : 0.227529]
[Epoch 49/50][Batch 0/36][D loss: 0.576230][G loss: 2.268032][D : 0.082981][G : 0.151779]
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Gpt指引ubuntu安装java8/11
在Ubuntu系统上安装Java环境通常包括以下几个步骤： 更新软件包索引： 在安装新软件之前，最好先更新Ubuntu的软件包索引。这可以确保你安装的是最新版本的软件包。可以使用以下命令来更新： sudo apt update安装Java： U…...
【MCAL】TC397+EB-tresos之MCU配置实战 - 芯片时钟
本篇文章介绍了在TC397平台使用EB-treso对MCU驱动模块进行配置的实战过程，主要介绍了后续基本每个外设模块都要涉及的芯片时钟部分，帮助读者了解TC397芯片的时钟树结构，在后续计算配置不同外设模块诸如通信速率，定时器周期等&…...
最新AI系统ChatGPT网站H5系统源码，支持AI绘画，GPT语音对话+ChatFile文档对话总结+DALL-E3文生图
一、前言 SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作Ch…...
如何在MAC OS中的XCODE下添加 ＜bits/stdc++.h＞
mac上使用的编译器是Clang，但是没有万能头文件bits/stdc.h\，本文介绍如何添加万能头文件 Xcode 版本：15.1 - 打开应用程序-Xcode-右键显示包内容 Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/includ…...
Maven项目提示Ignored pom.xml问题
1 环境 （1）IDEA开发工具：2022.2.1 （2）JDK：Java17（Spring6要求JDK最低版本是Java17） （3）Spring：6.1.2 （4）Maven 3.8.8 2 …...
19c补丁后oracle属主变化，导致不能识别磁盘组
补丁后服务器重启，数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后，存在与用户组权限相关的问题。具体表现为，Oracle 实例的运行用户（oracle）和集…...
使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架，专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用，其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
Mac软件卸载指南，简单易懂！
刚和Adobe分手，它却总在Library里给你写"回忆录"？卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散？总是会有残留文件，别慌！这份Mac软件卸载指南，将用最硬核的方式教你"数字分手术"࿰…...
数据库分批入库
今天在工作中，遇到一个问题，就是分批查询的时候，由于批次过大导致出现了一些问题，一下是问题描述和解决方案： 示例： // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...
pikachu靶场通关笔记22-1 SQL注入05-1-insert注入(报错法)
目录 一、SQL注入 二、insert注入 三、报错型注入 四、updatexml函数 五、源码审计 六、insert渗透实战 1、渗透准备 2、获取数据库名database 3、获取表名table 4、获取列名column 5、获取字段 本系列为通过《pikachu靶场通关笔记》的SQL注入关卡(共10关࿰…...
中关于正整数输入的校验规则)
Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则
目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入（联动）2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...
认识CMake并使用CMake构建自己的第一个项目
1.CMake的作用和优势 跨平台支持：CMake支持多种操作系统和编译器，使用同一份构建配置可以在不同的环境中使用 简化配置：通过CMakeLists.txt文件，用户可以定义项目结构、依赖项、编译选项等，无需手动编写复杂的构建脚本…...
FTXUI::Dom 模块
DOM 模块定义了分层的 FTXUI::Element 树，可用于构建复杂的终端界面，支持响应终端尺寸变化。 namespace ftxui {...// 定义文档 定义布局盒子 Element document vbox({// 设置文本 设置加粗 设置文本颜色text("The window") | bold | color(…...
python基础语法Ⅰ
python基础语法Ⅰ 常量和表达式变量是什么变量的语法1.定义变量使用变量 变量的类型1.整数2.浮点数(小数)3.字符串4.布尔5.其他 动态类型特征注释注释是什么注释的语法1.行注释2.文档字符串 注释的规范 常量和表达式 我们可以把python当作一个计算器，来进行一些算术…...
C# WPF 左右布局实现学习笔记(1)
开发流程视频： https://www.youtube.com/watch?vCkHyDYeImjY&ab_channelC%23DesignPro Git源码： GitHub - CSharpDesignPro/Page-Navigation-using-MVVM: WPF - Page Navigation using MVVM 1. 新建工程 新建WPF应用（.NET Framework) 2.…...