本文用通俗的语言描述了生成对抗网络（GAN）的核心原理与应用。通过详细介绍GAN的生成器与判别器的对抗训练过程，阐述了它们如何相互博弈，不断优化生成样本的质量。通过在PyTorch中实现一个简单的GAN模型，展示了其在生成手写数字图像方面的应用。文章还进一步探讨了GAN在多个领域的广泛应用，包括图像生成、数据增强、医学成像等，展示了其巨大的潜力与前景。

在金庸武侠小说《射雕英雄传》中，周伯通因为和东邪黄药师打赌而输，困于桃花岛十余年。

周伯通虽然心性顽劣，但在师兄的教导之下却极重信义，多年来一直没有越雷池半步。周伯通天性爱玩，在漫漫长夜中为了打发无聊时光，遂萌生“自己左手与右手”打架的想法，继而创造出金庸武学体系中的绝顶功夫-左右手互搏术。

公元2014年，在深度学习领域，Ian Goodfellow等人提出了生成对抗网络（GAN）模型。模型通过框架中两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生高质量的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。标志着生成式人工智能的关键突破。GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成高度真实的图像和数据，是现代生成式AI的重要模型之一 。

生成对抗网络（GAN），它的核心思想是利用生成器和判别器进行博弈，逐步优化生成效果，使生成数据的分布逐渐逼近真实数据的分布。生成器负责从随机噪声中生成样本，尽量模仿真实数据的特征，以骗过判别器。而判别器则承担辨别真伪的角色，它接收生成器的样本和真实样本，不断提升判断的准确性。

在这一过程中，生成器与判别器处于不断对抗的状态。生成器每次生成样本后，判别器都通过判断结果来反馈生成器的生成质量。判别器不断更新参数以增强自身识别能力，迫使生成器在不断优化中生成更加逼真的样本。通过这样的对抗训练，生成器逐渐学会模仿真实数据的特征分布，最终生成的样本在判别器面前接近于真实数据，使得判别器难以分辨。

这种对抗性的架构使得GAN具备了强大的生成能力， GAN的出现推动了图像和视频生成的显著进展。

GAN基本原理

1. 核心构成

GAN由两个重要的部分构成：生成器(Generator，简写作G)和判别器(Discriminator，简写作D)。

生成器：通过机器生成数据，目的是尽可能“骗过”判别器，生成的数据记做G(z)；

判别器：判断数据是真实数据还是「生成器」生成的数据，目的是尽可能找出「生成器」造的“假数据”。它的输入参数是x，x代表数据，输出D(x)代表x为真实数据的概率，如果为1，就代表100%是真实的数据，而输出为0，就代表不可能是真实的数据。

这样，G和D构成了一个动态对抗(或博弈过程)，随着训练(对抗)的进行，G生成的数据越来越接近真实数据，D鉴别数据的水平越来越高。在理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的数据；而对于D来说，它难以判定生成器生成的数据究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。训练完成后，我们得到了一个生成模型G，它可以用来生成以假乱真的数据。

2. 训练过程

第一阶段：固定「判别器D」，训练「生成器G」。使用一个性能不错的判别器，G不断生成“假数据”，然后给这个D去判断。开始时候，G还很弱，所以很容易被判别出来。但随着训练不断进行，G技能不断提升，最终骗过了D。这个时候，D基本属于“瞎猜”的状态，判断是否为假数据的概率为50%。

第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」。当通过了第一阶段，继续训练G就没有意义了。这时候我们固定G，然后开始训练D。通过不断训练，D提高了自己的鉴别能力，最终他可以准确判断出假数据。

重复第一阶段、第二阶段。通过不断的循环，「生成器G」和「判别器D」的能力都越来越强。最终我们得到了一个效果非常好的「生成器G」，就可以用它来生成数据。

基于PyTorch实现一个简单的GAN生成对抗网络模型

为了更好地理解生成对抗网络（GAN）的工作原理，我们将通过一个简单的例子进行实践。接下来，我们将展示如何使用PyTorch实现一个基本的GAN模型，目标是生成手写数字图像。这个过程将帮助我们进一步理解GAN中的生成器和判别器如何在对抗训练中不断优化，直到生成器能够生成足够真实的数据，使得判别器无法区分它们与真实数据之间的差异。通过实现一个简单的GAN，我们可以更直观地看到GAN模型的训练过程，并为后续深入研究更复杂的GAN模型奠定基础。

1. MNIST手写数字数据集简介

MNIST数据集总共包含两个子数据集：一个训练数据集和一个测试数据集。它们分别包含了60K和10K的28×28的灰度图像。

附下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1TaL3dCHxAj17LgvSSd_eTA?pwd=xl8n 

提取码：xl8n

以下是使用PyTorch实现一个简单的GAN模型，用于生成手写数字的示例。

2. 训练过程

训练过程可以分为两个主要阶段。首先，在第一阶段，我们固定判别器D，专注于训练生成器G。在此阶段，生成器G从随机噪声中生成假数据，并交给判别器D进行判断。最开始，生成器的能力较弱，生成的数据很容易被判别器识别为假数据。然而，随着训练的进行，生成器逐步提高生成数据的质量，最终使判别器难以辨别其生成的数据。此时，判别器基本处于猜测状态，无法准确判断数据的真伪。

接下来进入第二阶段，固定生成器G，开始训练判别器D。在这一阶段，判别器D通过学习如何识别生成器所生成的假数据来提升自己的鉴别能力，最终能够较为准确地区分真实数据与假数据。

这两个阶段交替进行，生成器和判别器在对抗过程中不断优化。通过反复训练，生成器和判别器的能力不断提升，最终生成器能够生成几乎无法与真实数据区分的高质量样本。

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import torchvision.transforms as transforms

import torchvision.datasets as datasets

from torch.utils.data import DataLoader

# 生成器

class Generator ( nn.Module ) :

    def __init__ ( self, noise_dim ) :

        super ( Generator, self ) .__init__ (  ) 

        self.model = nn.Sequential ( 

            nn.Linear ( noise_dim, 256 ) ,

            nn.ReLU (  ) ,

            nn.Linear ( 256, 512 ) ,

            nn.ReLU (  ) ,

            nn.Linear ( 512, 1024 ) ,

            nn.ReLU (  ) ,

            nn.Linear ( 1024, 28 * 28 ) ,

            nn.Tanh (  )   # 输出范围 [ -1, 1 ] 

         ) 

    def forward ( self, z ) :

        return self.model ( z ) .reshape ( -1, 1, 28, 28 ) 

        

# 判别器

class Discriminator ( nn.Module ) :

    def __init__ ( self ) :

        super ( Discriminator, self ) .__init__ (  ) 

        self.model = nn.Sequential ( 

            nn.Flatten (  ) ,

            nn.Linear ( 28 * 28, 512 ) ,

            nn.LeakyReLU ( 0.2 ) ,

            nn.Linear ( 512, 256 ) ,

            nn.LeakyReLU ( 0.2 ) ,

            nn.Linear ( 256, 1 ) ,

            nn.Sigmoid (  )   # 输出范围 [ 0, 1 ] 

         ) 

    def forward ( self, img ) :

        return self.model ( img ) 



def draw_images ( generator, epoch

, examples=16, dim= ( 4,4 ) , figsize= ( 10,10 )  ) :

    noise= np.random.normal ( loc=0, scale=1, size= [ examples, 100 ]  ) 

    generated_images = generator ( noise ) 

    generated_images = generated_images.reshape ( 25,28,28 ) 

    plt.figure ( figsize=figsize ) 

    for i in range ( generated_images.shape [ 0 ]  ) :

        plt.subplot ( dim [ 0 ] , dim [ 1 ] , i+1 ) 

        plt.imshow ( generated_images [ i ] , interpolation='nearest', cmap='Greys' ) 

        plt.axis ( 'off' ) 

    plt.tight_layout (  ) 

    plt.savefig ( 'Generated_images %d.png' %epoch ) 

        

# 训练GAN

def train_gan ( epochs, noise_dim, batch_size ) :

    # 加载MNIST手写数字数据集

    dataset = datasets.MNIST ( root='.', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor (  )  ) 

    dataloader = DataLoader ( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True ) 

    generator = Generator ( noise_dim ) 

    discriminator = Discriminator (  ) 

    

    # 优化器

    optimizer_G = optim.Adam ( generator.parameters (  ) , lr=0.0002 ) 

    optimizer_D = optim.Adam ( discriminator.parameters (  ) , lr=0.0002 ) 

    

    # 迭代训练

    for epoch in range ( epochs ) :

        for real_imgs, _ in dataloader:

            ### 训练判别器

            optimizer_D.zero_grad (  ) 

              # 由随机噪声，生成“假”图像

            noise = torch.randn ( real_imgs.size ( 0 ) , noise_dim ) 

            fake_imgs = generator ( noise ) 

            

            d_loss_real = nn.BCELoss (  )  ( discriminator ( real_imgs ) , torch.ones ( real_imgs.size ( 0 ) , 1 )  ) 

            d_loss_fake = nn.BCELoss (  )  ( discriminator ( fake_imgs.detach (  )  ) , torch.zeros ( real_imgs.size ( 0 ) , 1 )  ) 

            d_loss = d_loss_real + d_loss_fake

            d_loss.backward (  ) 

            optimizer_D.step (  ) 

            

            ### 训练生成器

            optimizer_G.zero_grad (  ) 

            g_loss = nn.BCELoss (  )  ( discriminator ( fake_imgs ) , torch.ones ( real_imgs.size ( 0 ) , 1 )  ) 

            g_loss.backward (  ) 

            optimizer_G.step (  ) 

            

        # 显示迭代过程中生成器生成的图像    

        if epoch  == 1 or epoch  % 10 == 0:

            draw_images ( generator, epoch )     

            

        print ( f'Epoch {epoch}/{epochs}, D Loss: {d_loss.item (  ) }, G Loss: {g_loss.item (  ) }' ) 



# 调用训练函数

train_gan ( epochs=1000, noise_dim=100, batch_size=64 ) 

通过上述步骤，我们成功实现了一个简单的GAN网络。尽管这里的实现比较基础，但它为理解GAN的运作原理提供了良好的基础。随着对GAN的深入学习，大家可以尝试更多复杂的网络结构和优化策略，以提升生成样本的质量和多样性。

GAN的应用

随着技术的进步，GAN已被广泛应用于多个领域，展示了其强大的生成能力和灵活性。它们可以用于图像合成、语义图像编辑、风格迁移、图像超分辨率和分类等。它们也被用于医学领域的药物发现和医学成像。

1. 生成数据集

人工智能的训练是需要大量的数据集，可以通过GAN自动生成低成本的数据集。

2. 人脸生成

3.  物品生成

4. 图像转换

5. 图像修复

总结与展望

GAN不仅在图像生成和数据增强方面展现了巨大潜力，也在医学、艺术等多个领域产生了深远的影响。随着技术的不断进步，GAN的应用前景广阔，未来有望在更复杂的任务中发挥更大作用，推动各行各业的创新与发展。

 

---

文章改编转载自微信公众号：E等于mc平方

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/oy4VL7xBmNXAwhKFFM7tKA?scene=1

https://mp.weixin.qq.com/s/0DjW70jdoiRV1nGZ7lStiA?scene=1&click_id=20

本文用通俗的语言描述了生成对抗网络（GAN）的核心原理与应用。通过详细介绍GAN的生成器与判别器的对抗训练过程，阐述了它们如何相互博弈，不断优化生成样本的质量。通过在PyTorch中实现一个简单的GAN模型，展示了其在生成手写数字图像方面的应用。文章还进一步探讨了GAN在多个领域的广泛应用，包括图像生成、数据增强、医学成像等，展示了其巨大的潜力与前景。

在金庸武侠小说《射雕英雄传》中，周伯通因为和东邪黄药师打赌而输，困于桃花岛十余年。

周伯通虽然心性顽劣，但在师兄的教导之下却极重信义，多年来一直没有越雷池半步。周伯通天性爱玩，在漫漫长夜中为了打发无聊时光，遂萌生“自己左手与右手”打架的想法，继而创造出金庸武学体系中的绝顶功夫-左右手互搏术。

公元2014年，在深度学习领域，Ian Goodfellow等人提出了生成对抗网络（GAN）模型。模型通过框架中两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生高质量的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。标志着生成式人工智能的关键突破。GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成高度真实的图像和数据，是现代生成式AI的重要模型之一 。

生成对抗网络（GAN），它的核心思想是利用生成器和判别器进行博弈，逐步优化生成效果，使生成数据的分布逐渐逼近真实数据的分布。生成器负责从随机噪声中生成样本，尽量模仿真实数据的特征，以骗过判别器。而判别器则承担辨别真伪的角色，它接收生成器的样本和真实样本，不断提升判断的准确性。

在这一过程中，生成器与判别器处于不断对抗的状态。生成器每次生成样本后，判别器都通过判断结果来反馈生成器的生成质量。判别器不断更新参数以增强自身识别能力，迫使生成器在不断优化中生成更加逼真的样本。通过这样的对抗训练，生成器逐渐学会模仿真实数据的特征分布，最终生成的样本在判别器面前接近于真实数据，使得判别器难以分辨。

这种对抗性的架构使得GAN具备了强大的生成能力， GAN的出现推动了图像和视频生成的显著进展。

GAN基本原理

1. 核心构成

GAN由两个重要的部分构成：生成器(Generator，简写作G)和判别器(Discriminator，简写作D)。

生成器：通过机器生成数据，目的是尽可能“骗过”判别器，生成的数据记做G(z)；

判别器：判断数据是真实数据还是「生成器」生成的数据，目的是尽可能找出「生成器」造的“假数据”。它的输入参数是x，x代表数据，输出D(x)代表x为真实数据的概率，如果为1，就代表100%是真实的数据，而输出为0，就代表不可能是真实的数据。

这样，G和D构成了一个动态对抗(或博弈过程)，随着训练(对抗)的进行，G生成的数据越来越接近真实数据，D鉴别数据的水平越来越高。在理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的数据；而对于D来说，它难以判定生成器生成的数据究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。训练完成后，我们得到了一个生成模型G，它可以用来生成以假乱真的数据。

2. 训练过程

第一阶段：固定「判别器D」，训练「生成器G」。使用一个性能不错的判别器，G不断生成“假数据”，然后给这个D去判断。开始时候，G还很弱，所以很容易被判别出来。但随着训练不断进行，G技能不断提升，最终骗过了D。这个时候，D基本属于“瞎猜”的状态，判断是否为假数据的概率为50%。

第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」。当通过了第一阶段，继续训练G就没有意义了。这时候我们固定G，然后开始训练D。通过不断训练，D提高了自己的鉴别能力，最终他可以准确判断出假数据。

重复第一阶段、第二阶段。通过不断的循环，「生成器G」和「判别器D」的能力都越来越强。最终我们得到了一个效果非常好的「生成器G」，就可以用它来生成数据。

基于PyTorch实现一个简单的GAN生成对抗网络模型

为了更好地理解生成对抗网络（GAN）的工作原理，我们将通过一个简单的例子进行实践。接下来，我们将展示如何使用PyTorch实现一个基本的GAN模型，目标是生成手写数字图像。这个过程将帮助我们进一步理解GAN中的生成器和判别器如何在对抗训练中不断优化，直到生成器能够生成足够真实的数据，使得判别器无法区分它们与真实数据之间的差异。通过实现一个简单的GAN，我们可以更直观地看到GAN模型的训练过程，并为后续深入研究更复杂的GAN模型奠定基础。

1. MNIST手写数字数据集简介

MNIST数据集总共包含两个子数据集：一个训练数据集和一个测试数据集。它们分别包含了60K和10K的28×28的灰度图像。

附下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1TaL3dCHxAj17LgvSSd_eTA?pwd=xl8n 

提取码：xl8n

以下是使用PyTorch实现一个简单的GAN模型，用于生成手写数字的示例。

2. 训练过程

训练过程可以分为两个主要阶段。首先，在第一阶段，我们固定判别器D，专注于训练生成器G。在此阶段，生成器G从随机噪声中生成假数据，并交给判别器D进行判断。最开始，生成器的能力较弱，生成的数据很容易被判别器识别为假数据。然而，随着训练的进行，生成器逐步提高生成数据的质量，最终使判别器难以辨别其生成的数据。此时，判别器基本处于猜测状态，无法准确判断数据的真伪。

接下来进入第二阶段，固定生成器G，开始训练判别器D。在这一阶段，判别器D通过学习如何识别生成器所生成的假数据来提升自己的鉴别能力，最终能够较为准确地区分真实数据与假数据。

这两个阶段交替进行，生成器和判别器在对抗过程中不断优化。通过反复训练，生成器和判别器的能力不断提升，最终生成器能够生成几乎无法与真实数据区分的高质量样本。

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import torchvision.transforms as transforms

import torchvision.datasets as datasets

from torch.utils.data import DataLoader

# 生成器

class Generator ( nn.Module ) :

    def __init__ ( self, noise_dim ) :

        super ( Generator, self ) .__init__ (  ) 

        self.model = nn.Sequential ( 

            nn.Linear ( noise_dim, 256 ) ,

            nn.ReLU (  ) ,

            nn.Linear ( 256, 512 ) ,

            nn.ReLU (  ) ,

            nn.Linear ( 512, 1024 ) ,

            nn.ReLU (  ) ,

            nn.Linear ( 1024, 28 * 28 ) ,

            nn.Tanh (  )   # 输出范围 [ -1, 1 ] 

         ) 

    def forward ( self, z ) :

        return self.model ( z ) .reshape ( -1, 1, 28, 28 ) 

        

# 判别器

class Discriminator ( nn.Module ) :

    def __init__ ( self ) :

        super ( Discriminator, self ) .__init__ (  ) 

        self.model = nn.Sequential ( 

            nn.Flatten (  ) ,

            nn.Linear ( 28 * 28, 512 ) ,

            nn.LeakyReLU ( 0.2 ) ,

            nn.Linear ( 512, 256 ) ,

            nn.LeakyReLU ( 0.2 ) ,

            nn.Linear ( 256, 1 ) ,

            nn.Sigmoid (  )   # 输出范围 [ 0, 1 ] 

         ) 

    def forward ( self, img ) :

        return self.model ( img ) 



def draw_images ( generator, epoch

, examples=16, dim= ( 4,4 ) , figsize= ( 10,10 )  ) :

    noise= np.random.normal ( loc=0, scale=1, size= [ examples, 100 ]  ) 

    generated_images = generator ( noise ) 

    generated_images = generated_images.reshape ( 25,28,28 ) 

    plt.figure ( figsize=figsize ) 

    for i in range ( generated_images.shape [ 0 ]  ) :

        plt.subplot ( dim [ 0 ] , dim [ 1 ] , i+1 ) 

        plt.imshow ( generated_images [ i ] , interpolation='nearest', cmap='Greys' ) 

        plt.axis ( 'off' ) 

    plt.tight_layout (  ) 

    plt.savefig ( 'Generated_images %d.png' %epoch ) 

        

# 训练GAN

def train_gan ( epochs, noise_dim, batch_size ) :

    # 加载MNIST手写数字数据集

    dataset = datasets.MNIST ( root='.', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor (  )  ) 

    dataloader = DataLoader ( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True ) 

    generator = Generator ( noise_dim ) 

    discriminator = Discriminator (  ) 

    

    # 优化器

    optimizer_G = optim.Adam ( generator.parameters (  ) , lr=0.0002 ) 

    optimizer_D = optim.Adam ( discriminator.parameters (  ) , lr=0.0002 ) 

    

    # 迭代训练

    for epoch in range ( epochs ) :

        for real_imgs, _ in dataloader:

            ### 训练判别器

            optimizer_D.zero_grad (  ) 

              # 由随机噪声，生成“假”图像

            noise = torch.randn ( real_imgs.size ( 0 ) , noise_dim ) 

            fake_imgs = generator ( noise ) 

            

            d_loss_real = nn.BCELoss (  )  ( discriminator ( real_imgs ) , torch.ones ( real_imgs.size ( 0 ) , 1 )  ) 

            d_loss_fake = nn.BCELoss (  )  ( discriminator ( fake_imgs.detach (  )  ) , torch.zeros ( real_imgs.size ( 0 ) , 1 )  ) 

            d_loss = d_loss_real + d_loss_fake

            d_loss.backward (  ) 

            optimizer_D.step (  ) 

            

            ### 训练生成器

            optimizer_G.zero_grad (  ) 

            g_loss = nn.BCELoss (  )  ( discriminator ( fake_imgs ) , torch.ones ( real_imgs.size ( 0 ) , 1 )  ) 

            g_loss.backward (  ) 

            optimizer_G.step (  ) 

            

        # 显示迭代过程中生成器生成的图像    

        if epoch  == 1 or epoch  % 10 == 0:

            draw_images ( generator, epoch )     

            

        print ( f'Epoch {epoch}/{epochs}, D Loss: {d_loss.item (  ) }, G Loss: {g_loss.item (  ) }' ) 



# 调用训练函数

train_gan ( epochs=1000, noise_dim=100, batch_size=64 ) 

通过上述步骤，我们成功实现了一个简单的GAN网络。尽管这里的实现比较基础，但它为理解GAN的运作原理提供了良好的基础。随着对GAN的深入学习，大家可以尝试更多复杂的网络结构和优化策略，以提升生成样本的质量和多样性。

GAN的应用

随着技术的进步，GAN已被广泛应用于多个领域，展示了其强大的生成能力和灵活性。它们可以用于图像合成、语义图像编辑、风格迁移、图像超分辨率和分类等。它们也被用于医学领域的药物发现和医学成像。

1. 生成数据集

人工智能的训练是需要大量的数据集，可以通过GAN自动生成低成本的数据集。

2. 人脸生成

3.  物品生成

4. 图像转换

5. 图像修复

总结与展望

GAN不仅在图像生成和数据增强方面展现了巨大潜力，也在医学、艺术等多个领域产生了深远的影响。随着技术的不断进步，GAN的应用前景广阔，未来有望在更复杂的任务中发挥更大作用，推动各行各业的创新与发展。

 

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文章改编转载自微信公众号：E等于mc平方

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/oy4VL7xBmNXAwhKFFM7tKA?scene=1

https://mp.weixin.qq.com/s/0DjW70jdoiRV1nGZ7lStiA?scene=1&click_id=20