【专知-PyTorch手把手深度学习教程04】GAN快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

2017 年 10 月 5 日 专知 huaiwen/jin

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< 一文带你入门优雅的Pytorch >
< 快速理解系列(一): 图文+代码, 让你快速理解CNN>
< 快速理解系列(二): 图文+代码, 让你快速理解LSTM>
< 快速理解系列(三): 图文+代码, 让你快速理解GAN >
< 快速理解系列(四): 图文+代码, 让你快速理解Dropout >
< NLP系列(一) 用Pytorch 实现 Word Embedding >
< NLP系列(二) 基于字符级RNN的姓名分类 >
< NLP系列(三) 基于字符级RNN的姓名生成 >

生成对抗网络 GAN

生成模型通过训练大量数据, 学习自身模型, 最后通过自身模型产生逼近真实分布的模拟分布. 用这个宝贵的”分布”生成新的数据. 因此, 判别模型的目标是得到关于 y 的分布 P(y|X), 而生成模型的侧重是得到关于X分布 P(y, X) 或 P(x|y)P(y). 即, 判别模型的目标是给定一张图片, 请告诉我这是”长颈鹿”还是”斑马”, 而, 生成模型的目标是告诉你词语: “长颈鹿”, 请生成一张画有”长颈鹿”的图片吧~ 下面这张图片来自slideshare 可以说明问题:

来自: http://www.slideshare.net/shaochuan/spatially-coherent-latent-topic-model-for-concurrent-object

所以, 生成模型可以从大量数据中生成你从未见过的, 但是符合条件的样本.

难怪, 我们可以调教神经网络, 让他的画风和梵高一样. 最后输入一张图片, 它会输出模拟梵高画风的这张图片的油画.

言归正传, 为啥对抗网络在生成模型中受到追捧 ? 生成对抗网络最近为啥这么火 , 到底好在哪里?

那就必须谈到生成对抗网络和一般生成模型的区别了.

一般的生成模型, 必须先初始化一个“假设分布”，即后验分布，通过各种抽样方法抽样这个后验分布，就能知道这个分布与真实分布之间究竟有多大差异。这里的差异就要通过构造损失函数(loss function)来估算。知道了这个差异后，就能不断调优一开始的“假设分布”，不断逼近真实分布。限制玻尔兹曼机(RBM)就是这种生成模型的一种.

正如”对抗样本与生成式对抗网络“一文所说的: 传统神经网络需要一个人类科学家精心打造的损失函数。但是，对于生成模型这样复杂的过程来说，构建一个好的损失函数绝非易事。这就是对抗网络的闪光之处。对抗网络可以学习自己的损失函数——自己那套复杂的对错规则——无须精心设计和建构一个损失函数:

来自：http://www.slideshare.net/xavigiro/deep-learning-for-computer-vision-generative-models-and-adversarial-training-upc-2016

生成对抗网络同时训练两个模型, 叫做生成器(Generator 图中蓝色框)和判断器(Discriminator 图中红色框). 生成器竭尽全力模仿真实分布生成数据; 判断器竭尽全力区分出真实样本和生成器生成的模仿样本. 直到判断器无法区分出真实样本和模仿样本为止.

通过这种方式, 损失函数被蕴含在判断器中了. 我们不再需要思考损失函数应该如何设定, 只要关注判断器输出损失就可以了.

论文”Generative Adversarial Nets”中的训练过程, 生成器和判别器的各自表现

上图是生成对抗网络的训练过程, 可以看到生成器和判别器的各自表现. 其中, 黑色虚线的分布是真实分布, 绿色线的是生成器的分布, 蓝色虚线是判别器的判定分布. 两条水平线代表了两个分布的样本空间的映射.

(a)图中真实分布和生成器的分布比较接近, 但是判定器很容易区分出二者生成的样本. (b)图中判定器又经过训练加强判断, 注意判定分布. (c)图是生成器调整分布, 更好地欺骗判定器. (d)图是不断优化, 直到生成器非常逼近真实分布, 而且判定器无法区分.

下图是Ian J. Goodfellow等人论文中在MNIST和TFD数据上训练出的对抗模型生成的样本:

最右边一列是真实数据集中最接近的邻居样本, 证明生成模型的有效性. 生成右边导数第二列和真实样本非常接近, 但是确是对抗网络随机生成的图片. 可见, 对抗网络对于随机生成一些图片干扰很在行, 这些干扰并不影响人造样本和真实样本的相似性.

下面我们看看如何用Pytorch实现GAN生成MNIST:

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torchvision.utils import save_image
from torch.autograd import Variable

def get_variable(x):
    x = Variable(x)
    return x.cuda() if torch.cuda.is_available() else x

def denorm(x):
    out = (x + 1) / 2
    return out.clamp(0, 1)

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5),
                         std=(0.5, 0.5, 0.5))])
mnist = datasets.MNIST(root='./mnist/',
                       train=True,
                       transform=transform,
                       download=True)
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=mnist,
                                          batch_size=100,
                                          shuffle=True)
# 判别器
D = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid())

# 生成器
G = nn.Sequential(
    nn.Linear(64, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh())

if torch.cuda.is_available():
    D.cuda()
    G.cuda()

loss_func = nn.BCELoss()
d_optimizer = torch.optim.Adam(D.parameters(), lr=0.0003)
g_optimizer = torch.optim.Adam(G.parameters(), lr=0.0003)

for epoch in range(200):
    for i, (images, _) in enumerate(data_loader):

        batch_size = images.size(0)
        # reshape 成 (batch_size, 28*28)
        images = get_variable(images.view(batch_size, -1))
        real_labels = get_variable(torch.ones(batch_size))  # 真实数据 label 为1
        fake_labels = get_variable(torch.zeros(batch_size))  # 假数据 label 为0

        # ============= Train the discriminator =============#
        # 判别真实数据,计算损失
        outputs = D(images)
        d_loss_real = loss_func(outputs, real_labels)
        real_score = outputs

        # 生成假数据
        z = get_variable(torch.randn(batch_size, 64))
        fake_images = G(z)

        # 判别生成的数据,计算损失
        outputs = D(fake_images)
        d_loss_fake = loss_func(outputs, fake_labels)
        fake_score = outputs

        # 优化判别器
        d_loss = d_loss_real + d_loss_fake
        D.zero_grad()
        d_loss.backward()
        d_optimizer.step()

        # =============== Train the generator ===============#
        # 生成假数据
        z = get_variable(torch.randn(batch_size, 64))
        fake_images = G(z)
        # 用判别器计算损失
        outputs = D(fake_images)
        g_loss = loss_func(outputs, real_labels)

        # 优化生成器
        D.zero_grad()
        G.zero_grad()
        g_loss.backward()
        g_optimizer.step()

        if (i + 1) % 300 == 0:
            print('Epoch [%d/%d], Step[%d/%d], d_loss: %.4f, '
                  'g_loss: %.4f, 真实数据平均得分: %.2f, 假数据平均得分: %.2f'
                  % (epoch, 200, i + 1, 600, d_loss.data[0], g_loss.data[0],
                     real_score.data.mean(), fake_score.data.mean()))

    # 保存一下真实数据
    if (epoch + 1) == 1:
        images = images.view(images.size(0), 1, 28, 28)
        save_image(denorm(images.data), './mnist/real_images.png')

    # 保存生成数据
    fake_images = fake_images.view(fake_images.size(0), 1, 28, 28)
    save_image(denorm(fake_images.data), './mnist/fake_images-%d.png' % (epoch + 1))

# 保存模型参数
torch.save(G.state_dict(), './generator.pkl')
torch.save(D.state_dict(), './discriminator.pkl')

Reference: