【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像
前言
深度学习作为人工智能的重要手段，迎来了爆发，在NLP、CV、物联网、无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用。最近几年，各种深度学习算法层出不穷, Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来，引起广泛关注，身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高，认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破，是近十年来机器学习上最有意思的工作。围绕GAN的论文数量也迅速增多，各种版本的GAN出现，主要在CV领域带来了一些贡献，如下图所示。
我们可以利用GAN生成一些我们需要的图像或者文本，比如二次元头像。
GAN简介
GAN主要的应用是自动生成一些东西，包括图像和文本等，比如随机给一个向量作为输入，通过GAN的Generator生成一张图片，或者生成一串语句。Conditional GAN的应用更多一些，比如数据集是一段文字和图像的数据对，通过训练，GAN可以通过给定一段文字生成对应的图像。
GAN主要可以分为Generator（生成器）和Discriminator（判别器）两个部分，其中Generator其实就是一个神经网络，输入一个向量，可以输出一张图像（即一个高维的向量表示），如下图示。
Discriminator也是一个神经网络，输入为一张图像，输出为一个数值，输出的数值用于判断输入的图像是否是真的，数值越大，说明图像是真的，数值越小，说明图像为假的，如下图示。
Generator负责生成图像，Discriminator负责对Generator生成的图像和真实图像去进行对比，区别出真假，Generator需要不断优化来欺骗Discriminator，以假乱真；而Discriminator也不断优化，来提高识别能力，能够识别出Generator的把戏。二者的这种关系可以形象地通过下图展示。
Generator和Discriminator连接起来，形成一个比较大的深层网络，即为GAN网络。
场景描述
深度学习的各种算法在PAI上可以通过PAI-DSW进行实现，在PAI-DSW上进行训练数据，利用GAN自动生成二次元头像。
数据准备
首先需要准备真实的二次元头像作为数据集，这里从网上找到一些共享的资源，存储在了钉钉钉盘中，钉盘地址 ，提取密码: c2pz，数据集如下图示，约5万多张：
算法实践
利用PAI-DSW进行GAN算法实践，首先需要安装准备好环境。
首先进入到Notebook建模，创建新实例，之后打开实例，进入Terminal，在Terminal下用户可以像在自己本地一样安装相应的依赖包，进行操作。
准备好环境之后，我们可以通过如下图示方法，将基于Tensorflow的DCGAN代码和数据集上传上去。
用于训练的DCGAN代码地址：https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow，关于DCGAN的网络框架图如下，详细介绍可以参考论文：https://arxiv.org/abs/1511.06434，这里我们不做详述。
数据集和代码上传成功，如下图示。
其中，data目录下的faces即为数据集，该文件夹下为对应的5万多张真实二次元头像。DCGAN-tensorflow为整个代码路径，其中最主要的两个代码文件是main.py和model.py，其中最主要的核心代码如下。
def main(_):
pp.pprint(flags.FLAGS.__flags)
if FLAGS.input_width is None:
FLAGS.input_width = FLAGS.input_height
if FLAGS.output_width is None:
FLAGS.output_width = FLAGS.output_height
if not os.path.exists(FLAGS.checkpoint_dir):
os.makedirs(FLAGS.checkpoint_dir)
if not os.path.exists(FLAGS.sample_dir):
os.makedirs(FLAGS.sample_dir)
#gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
run_config = tf.ConfigProto()
run_config.gpu_options.allow_growth=True
with tf.Session(config=run_config) as sess:
if FLAGS.dataset == 'mnist':
dcgan = DCGAN(
sess,
input_width=FLAGS.input_width,
input_height=FLAGS.input_height,
output_width=FLAGS.output_width,
output_height=FLAGS.output_height,
batch_size=FLAGS.batch_size,
sample_num=FLAGS.batch_size,
y_dim=10,
z_dim=FLAGS.generate_test_images,
dataset_name=FLAGS.dataset,
input_fname_pattern=FLAGS.input_fname_pattern,
crop=FLAGS.crop,
checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,
sample_dir=FLAGS.sample_dir,
data_dir=FLAGS.data_dir)
else:
dcgan = DCGAN(
sess,
input_width=FLAGS.input_width,
input_height=FLAGS.input_height,
output_width=FLAGS.output_width,
output_height=FLAGS.output_height,
batch_size=FLAGS.batch_size,
sample_num=FLAGS.batch_size,
z_dim=FLAGS.generate_test_images,
dataset_name=FLAGS.dataset,
input_fname_pattern=FLAGS.input_fname_pattern,
crop=FLAGS.crop,
checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,
sample_dir=FLAGS.sample_dir,
data_dir=FLAGS.data_dir)
show_all_variables()
if FLAGS.train:
dcgan.train(FLAGS) else:
# Update D network
_, summary_str = self.sess.run([d_optim, self.d_sum],
feed_dict={ self.inputs: batch_images, self.z: batch_z })
self.writer.add_summary(summary_str, counter)
# Update G network
_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],
feed_dict={ self.z: batch_z })
self.writer.add_summary(summary_str, counter)
# Run g_optim twice to make sure that d_loss does not go to zero (different from paper)
_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],
feed_dict={ self.z: batch_z })
self.writer.add_summary(summary_str, counter)
errD_fake = self.d_loss_fake.eval({ self.z: batch_z })
errD_real = self.d_loss_real.eval({ self.inputs: batch_images })
errG = self.g_loss.eval({self.z: batch_z})一切就绪之后，我们执行命令进行训练，调用命令如下：
python main.py --input_height 96 --input_width 96 --output_height 48 --output_width 48 --dataset faces --crop --train --epoch 300 --input_fname_pattern "*.jpg"
其中，参数dateset指定数据集的目录，epoch指定循环迭代的次数，input_height、input_width用于指定输入文件的大小，输出文件的大小同样也需要参数设定，代码执行过程如下图示：
我们来看下执行结果，分别看一下epoch为1，30，100的时候生成的二次元头像效果图。
epoch=1
epoch=30
epoch=100
我们发现，随着不断迭代，生成的二次元头像也越来越逼真。
总结
通过上面的实践，我们领略到了GAN的魅力，GAN的变种有很多，除此之外我们还可以利用GAN做非常多的有意思的事情，比如通过文字生成图像，通过简单文字生成宣传海报等。PAI-DSW像是一个练武场，为我们准备好了深度学习所需要的环境和条件，让我们可以尽情享受大数据和深度学习的乐趣，除了GAN，像比较火热的Bert等模型，我们也都可以试一试。
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