在下面的教程中，我們將通過示例代碼說明DCGAN網絡如何設置網絡、優化器、如何計算損失函數以及如何初始化模型權重。在本教程中，使用的動漫頭像數據集共有70,171張動漫頭像圖片，圖片大小均為96*96.

1 GAN基礎原理

這部分原理介紹參考Link:GAN圖像生成

2 DCGAN原理

DCGAN(深度卷積對抗生成網絡，Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)是GAN的直接擴展。不同之處在于，DCGAN會分別在判別器和生成器中使用卷積和轉置卷積層。

它最早由Radford等人在論文Link:Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks中進行描述。判別器由分層的卷積層、BatchNorm層和LeakReLU激活層組成。輸入是3x64x64的圖像，輸出是該圖像為真圖像的概率。生成器則是由轉置卷積層、BatchNorm層和ReLU激活層組成。輸入是標準正態分布中提取出的隱向量z，輸出是3x64x64的RGB圖像。

本教程將使用動漫頭像數據集來訓練一個生成式對抗網絡，接著使用該網絡生成動漫頭像圖片。

3 數據準備與處理

首先我們將數據集下載到指定目錄下并解壓。示例代碼如下:

數據處理

定義 create_dataset_imagenet 函數對數據進行處理和增強操作.

通過 create dict iterator 函數將數據轉換成字典迭代器，然后使用 matplotlib 模塊可視化部分訓練數據。

4 構造網絡

當處理完數據后，就可以來進行網絡的搭建了。按照DCGAN論文中的描述，所有模型權重均應從 mean為0，sigma為0.02的正態分布中隨機初始化。

4.1 生成器

生成器 G的功能是將隱向量z 映射到數據空間。由于數據是圖像，這一過程也會創建與真實圖像大小相同的 RG8 圖像。在實踐場景中，該功能是通過一系列
Conv2dTranspose 轉置卷積層來完成的，每個層都與 BatchNorm2d 層和 ReLu 激活層配對，輸出數據會經過 tanh 函數，使其返回[-1,1]的數據范圍內。

DCGAN論文生成圖像如下所示:

• 圖片來源: Liuk:Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
  我們通過輸入部分中設置的 nz、ngf 和 nc 來影響代碼中的生成器結構。 nz 是隱向量 z的長度，
  ngf 與通過生成器傳播的特征圖的大小有關，nc 是輸出圖像中的通道數。
  以下是生成器的代碼實現：
  

4.2 判別器

如前所述，判別器D是一個二分類網絡模型，輸出判定該圖像為真實圖的概率。通過一系列的 conv2d、
BatchNorm2d 和 LeakyReLu 層對其進行處理，最后通過 Sigmoid 激活函數得到最終概率。
DCGAN論文提到，使用卷積而不是通過池化來進行下采樣是一個好方法，因為它可以讓網絡學習自己的池化特征。
判別器的代碼實現如下:

5 模型訓練

損失函數

當定義了 D和G后，接下來將使用Mindspore中定義的二進制交叉熵損失函數Link:BCELoss

優化器

這里設置了兩個單獨的優化器，一個用于D，另一個用于G。這兩個都是 1r=0.8002 和 beta1 = 0.5 的Adam優化器。

訓練模型

訓練分為兩個主要部分:訓練判別器和訓練生成器.

• 訓練判別器
  訓練判別器的目的是最大程度地提高判別圖像真偽的概率。按照Goodfelow的方法，是希望通過提高其隨機梯度來更新判別器，所以我們要最大化
  $logD(x)+log(1?D(G(z))$的值,
• 訓練生成器
  如DCGAN論文所述，我們希望通過最小化$log(1?D(G(z)))$來訓練生成器，以產生更好的虛假圖像,。

在這兩個部分中，分別獲取訓練過程中的損失，并在每個周期結束時進行統計，將 fixed_noise 批量推送到生成器中，以直觀地跟蹤 G的訓練進度.

下面實現模型訓練正向邏輯:

循環訓練網絡，每經過50次迭代，就收集生成器和判別器的損失，以便于后面繪制訓練過程中損失函數的圖像。

6 結果展示

運行下面代碼，描繪 D和G損失與訓練迭代的關系圖

可視化訓練過程中通過隱向量 fixed noise 生成的圖像。


從上面的圖像可以看出，隨著訓練次數的增多，圖像質量也越來越好。如果增大訓練周期數，當 num_epochs 達到50以上時，生成的動漫頭像圖片與數據集中的較為相似，下面我們通過加載生成器網絡模型參數文件來生成圖像，代碼如下:

7 訓練結束打上標簽和時間