關於python實現gan的信息

本文目錄一覽：

• 1、Python的深度學習框架有哪些？
• 2、python tensorflow GAN對抗神經網絡中生成網絡部分
• 3、用Keras生成面部Python實現

Python的深度學習框架有哪些？

中公教育聯合中科院專家打造的深度學習分八個階段進行學習：

第一階段AI概述及前沿應用成果介紹

深度學習的最新應用成果

單層/深度學習與機器學習

人工智能的關係及發展簡

第二階段神經網絡原理及TensorFlow實戰

梯度下降優化方法

前饋神經網絡的基本結構和訓練過程

反向傳播算法

TensorFlow開發環境安裝

「計算圖」編程模型

深度學習中圖像識別的操作原理

第三階段循環神經網絡原理及項目實戰

語言模型及詞嵌入

詞嵌入的學習過程

循環神經網絡的基本結構

時間序列反向傳播算法

長短時記憶網絡（LSTM）的基本結構

LSTM實現語言模型

第四階段生成式對抗網絡原理及項目實戰

生成式對抗網絡（GAN）的基本結構和原理

GAN的訓練過程

GAN用於圖片生成的實現

第五階段深度學習的分佈式處理及項目實戰

多GPU並行實現

分佈式並行的環境搭建

分佈式並行實現

第六階段深度強化學習及項目實戰

強化學習介紹

智能體Agent的深度決策機制（上）

智能體Agent的深度決策機制（中）

智能體Agent的深度決策機制（下）

第七階段車牌識別項目實戰

數據集介紹及項目需求分析

OpenCV庫介紹及車牌定位

車牌定位

車牌識別

學員項目案例評講

第八階段深度學習前沿技術簡介

深度學習前沿技術簡介

元學習

遷移學習等

詳情查看深度學習。

python tensorflow GAN對抗神經網絡中生成網絡部分

python是當下十分火爆的編程語言，尤其在人工智能應用方面。如果有心從事編程方向的工作，最好到專業機構深入學習、多實踐，更貼近市場，這樣更有利於將來的發展。

用Keras生成面部Python實現

可採用的機器學習數據集：

兩者都包含人臉圖像。我把這兩個組合成一個文件夾。

最常聽到的兩種圖像生成技術是生成對抗網絡（GAN）和LSTM網絡。

LSTM訓練的時候速度非常慢，GAN訓練會快得多。實際結果花不到半小時，模糊的面孔就會開始出現。隨着時間的推移，圖像會更加逼真。

有許多GAN變種。我使用的一種稱為深度卷積神經網絡（DCGAN）。DCGAN的優點在於它使用了卷積層。卷積神經網絡目前是存在的最佳圖像分類算法。

生成對抗網絡是由一位名叫Ian Goodfellow的研究員發明的，並於2014年引入了GAN。

GAN非常強大。利用正確的數據，網絡架構和超參數，您可以生成非常逼真的圖像。

將來，一些高級版本的GAN或其他一些內容生成算法可能會讓我們做一些很酷的事情：

但GAN是如何運作的呢？

GAN實際上不是一個神經網絡，而是兩個。其中之一是Generator。它將隨機值作為輸入並生成圖像。

第二是discriminator。它試圖確定圖像是假的還是真的。

訓練GAN就像一場競賽。Generator試圖在愚弄discriminator時變得儘可能好。discriminator試圖儘可能地將假圖像與真實圖像分開。

這將迫使他們兩個都改善。理想情況下，這將在某種程度上導致以下情況：

在現實中，您需要確保一切正常(數據、體系結構、超參數)。GAN對超參數值的微小變化非常敏感。

導入庫

第一步是導入所有需要的Python庫。

FaceGenerator類

這段Python代碼初始化了訓練所需的一些重要變量。

將訓練數據加載到模型中

此函數將文件夾的名稱作為輸入，並將該文件夾中的所有圖像作為numpy數組返回。所有圖像的大小都調整為__init__函數中指定的大小。

Shape=（圖像的數量，寬度，高度，通道）。

神經網絡

這兩個函數定義了generator和discriminator。

神經網絡模型訓練

對於每個epoch：

訓練結束後：

此函數可用於在訓練後生成新圖像。

訓練GAN很難，當你成功時，這種感覺會非常有益。

此Python代碼可以輕鬆用於其他圖像數據集。請記住，您可能需要編輯網絡體系結構和參數，具體取決於您嘗試生成的圖像。