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@ -0,0 +1,263 @@
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import jittor as jt
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from jittor import init
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import argparse
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import os
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import numpy as np
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import math
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from jittor import nn
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# 检查是否启用了CUDA
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if jt.has_cuda:
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jt.flags.use_cuda = 1
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# 解析命令行参数
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parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument('--n_epochs', type=int, default=100, help='number of epochs of training')
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parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=64, help='size of the batches')
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parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0002, help='adam: learning rate')
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parser.add_argument('--b1', type=float, default=0.5, help='adam: decay of first order momentum of gradient')
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parser.add_argument('--b2', type=float, default=0.999, help='adam: decay of first order momentum of gradient')
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parser.add_argument('--n_cpu', type=int, default=8, help='number of cpu threads to use during batch generation')
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parser.add_argument('--latent_dim', type=int, default=100, help='dimensionality of the latent space')
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parser.add_argument('--n_classes', type=int, default=10, help='number of classes for dataset')
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parser.add_argument('--img_size', type=int, default=32, help='size of each image dimension')
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parser.add_argument('--channels', type=int, default=1, help='number of image channels')
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parser.add_argument('--sample_interval', type=int, default=1000, help='interval between image sampling')
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opt = parser.parse_args()
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print(opt)
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img_shape = (opt.channels, opt.img_size, opt.img_size)
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# 生成器模型
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class Generator(nn.Module):
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def __init__(self):
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super(Generator, self).__init__()
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# 标签的嵌入向量维度与标签的数量相同，10*10的embedding
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self.label_emb = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes)
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# 定义生成器模型结构，包含多个线性层和激活函数
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# nn.Linear(in_dim, out_dim)表示全连接层
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# in_dim：输入向量维度
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# out_dim：输出向量维度
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def block(in_feat, out_feat, normalize=True):
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layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)]
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if normalize:
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layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8))
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layers.append(nn.LeakyReLU(0.2))
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return layers
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# 生成器接收两个输入：噪声向量（latent vector）和类别标签（class label）。opt.latent_dim 表示噪声向量的维度，opt.n_classes 表示类别标签的数量。
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# img_shape为(1, 32, 32)，则np.prod(img_shape)为32x32=1024），将最后的线性层的输出维度设置为图像形状的元素个数，以确保生成的向量能够正确地表示生成的图像。
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# 逐步增加块的好处是可以逐渐引入更多的非线性变换，从而更好地捕捉数据中的复杂模式
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# nn.Sequential是一个用于构建神经网络模型的容器。它按照顺序将一系列的层组合在一起，形成一个网络模型。在代码中，self.model = nn.Sequential(...)创建了一个名为model的nn.Sequential实例，并将多个层按照顺序添加到这个实例中。
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self.model = nn.Sequential(*block((opt.latent_dim + opt.n_classes), 128, normalize=False),
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*block(128, 256),
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*block(256, 512),
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*block(512, 1024),
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nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))),
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nn.Tanh())
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def execute(self, noise, labels):
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gen_input = jt.contrib.concat((self.label_emb(labels), noise), dim=1)
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# img 是一个形状为 (batch_size, 1024) 的向量，其中 batch_size
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img = self.model(gen_input)
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# 将img从1024维向量变为32*32矩阵
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# img.view() 是 PyTorch 中的一个函数，用于调整张量的形状。在这里，img 是一个张量，img.shape 返回该张量的形状。img.shape[0] 表示张量的第一个维度，也就是 batch_size，即样本数量。
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# *img_shape 是一个展开操作符，它将 img_shape 这个元组展开为多个独立的参数。假设 img_shape = (channels, img_size, img_size)，那么 *img_shape 就等同于 (channels, img_size, img_size)。
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img = img.view((img.shape[0], *img_shape))
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return img
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# 判别器模型
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class Discriminator(nn.Module):
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def __init__(self):
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super(Discriminator, self).__init__()
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self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes)
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# 定义判别器模型结构，包含多个线性层和激活函数
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# 图像数据展平后的大小加上类别标签的大小
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self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512),
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nn.LeakyReLU(0.2),
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nn.Linear(512, 512),
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nn.Dropout(0.4),
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nn.LeakyReLU(0.2),
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nn.Linear(512, 512),
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nn.Dropout(0.4),
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nn.LeakyReLU(0.2),
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# TODO: 添加最后一个线性层，最终输出为一个实数
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nn.Linear(512,1)
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)
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def execute(self, img, labels):
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# batch_size 表示批量大小。(-1) 的作用是自动计算该维度的大小，以保持数据总量不变。图像数据的维度是 (batch_size, channels * height * width)
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d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1)
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# TODO: 将d_in输入到模型中并返回计算结果
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img = self.model(d_in)
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return img
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# 损失函数：平方误差
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# 调用方法：adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B)
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# 计算结果：(A-B)^2
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adversarial_loss = nn.MSELoss()
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# 创建生成器和判别器实例
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generator = Generator()
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discriminator = Discriminator()
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# 导入MNIST数据集
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from jittor.dataset.mnist import MNIST
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import jittor.transform as transform
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# 定义了一个图像数据的预处理变换 transform。这个变换包括将图像大小调整为 opt.img_size、转换为灰度图像、并对图像进行归一化处理。这些变换可以帮助数据在输入模型之前进行预处理和标准化，以提高训练效果。
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transform = transform.Compose([
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transform.Resize(opt.img_size),
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transform.Gray(),
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transform.ImageNormalize(mean=[0.5], std=[0.5]),
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])
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# 具体来说，dataloader是一个用于数据批次处理的工具，它从MNIST数据集中加载训练数据，并进行一些预处理操作（如图像转换）。下面是对该代码的解释：
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dataloader = MNIST(train=True, transform=transform).set_attrs(batch_size=opt.batch_size, shuffle=True)
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# 生成器和判别器的优化器，生成器的优化器 optimizer_G，使用了 Adam 优化算法。optimizer_G 的参数是生成器的参数 generator.parameters()，lr 参数指定了学习率，betas 参数是 Adam 优化算法中的两个指数衰减因子。
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# Adam算法中betas 参数中的第一个元素 opt.b1 控制了一阶矩估计的衰减率，第二个元素 opt.b2 控制了二阶矩估计的衰减率。
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optimizer_G = nn.Adam(generator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))
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optimizer_D = nn.Adam(discriminator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))
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from PIL import Image
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# 保存生成的图片
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def save_image(img, path, nrow=10, padding=5):
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# 行代码从输入的图像数据img中获取图像的维度信息，N表示图像数量，C表示通道数，W表示图像的宽度，H表示图像的高度。
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N,C,W,H = img.shape
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# 这个条件判断语句检查图像数量N是否能被nrow整除，如果不能整除，则打印一条错误信息并返回。
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if (N%nrow!=0):
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print("N%nrow!=0")
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return
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# 这行代码计算每行显示的图像数量ncol，将图像数量N除以每行显示的图像数量nrow，然后取整数部分。
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ncol=int(N/nrow)
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# 这行代码创建一个空列表img_all，用于存储拼接后的图像块。
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img_all = []
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# 在内层循环中，将图像数据img中的图像按行分组，并通过img_.append(img[i*nrow+j])将每个图像添加到临时列表img_中。同时，通过img_.append(np.zeros((C,W,padding)))在每个图像之后添加一个零值数组作为间距。
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for i in range(ncol):
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img_ = []
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for j in range(nrow):
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img_.append(img[i*nrow+j])
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img_.append(np.zeros((C,W,padding)))
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img_all.append(np.concatenate(img_, 2))
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img_all.append(np.zeros((C,padding,img_all[0].shape[2])))
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img = np.concatenate(img_all, 1)
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img = np.concatenate([np.zeros((C,padding,img.shape[2])), img], 1)
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img = np.concatenate([np.zeros((C,img.shape[1],padding)), img], 2)
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# 通过(img-min_)/(max_-min_)*255的计算公式，将图像数据归一化到0-255的范围，以便在保存图像时使用。
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min_=img.min()
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max_=img.max()
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img=(img-min_)/(max_-min_)*255
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# 这行代码对图像数据进行了维度转换，将维度顺序从(通道，宽度，高度)转换为(宽度，高度，通道)。
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img=img.transpose((1,2,0))
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'''
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这是一个条件判断语句，根据通道数C的不同进行处理。
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如果通道数为3，表示图像是RGB格式，通过img[:,:,::-1]将图像的通道顺序从BGR转换为RGB。
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如果通道数为1，表示图像是灰度格式，通过img[:,:,0]将图像从三维数组转换为二维数组。
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'''
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if C==3:
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img = img[:,:,::-1]
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elif C==1:
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img = img[:,:,0]
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# 使用Image.fromarray将NumPy数组转换为PIL图像对象，然后使用save方法保存图像到指定路径。
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Image.fromarray(np.uint8(img)).save(path)
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# 生成样本图片
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def sample_image(n_row, batches_done):
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# 随机采样输入并保存生成的图片
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# 生成了一个形状为 (n_row ** 2, opt.latent_dim) 的随机向量 z。它使用 np.random.normal 函数从正态分布中采样随机数，并通过 jt.array 转换为 Jittor 的张量类型。然后将其转换为浮点数类型，并停止梯度传播
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# z（噪声）是用于生成模型（如生成对抗网络）中的输入噪声。它是一个随机向量，通常服从某种特定的概率分布（如均匀分布或正态分布）。通过将噪声向量输入生成器模型，可以生成具有多样性的样本
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z = jt.array(np.random.normal(0, 1, (n_row ** 2, opt.latent_dim))).float32().stop_grad()
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# 创建了一个标签向量 labels，用于条件生成。它是一个包含重复数字的数组，这样可以按照一定的规律变化来控制生成的图像特征。标签向量的形状为 (n_row ** 2,)。同样地，它也通过 jt.array 转换为 Jittor 的张量类型，并转换为浮点数类型，并停止梯度传播。
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# labels 的维度实际上是 (n_row ** 2, 1)，即一个二维的向量。它的长度为 n_row 的平方，表示生成图像的数量。每个元素是一个长度为 1 的向量，用于标识生成的图像的特定属性或类别。
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labels = jt.array(np.array([num for _ in range(n_row) for num in range(n_row)])).float32().stop_grad()
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# 使用生成器模型 generator 来生成图像数据。它将随机向量 z 和标签向量 labels 作为输入，通过调用生成器模型的前向传播方法得到生成的图像数据。生成的图像数据被赋值给变量 gen_imgs。
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gen_imgs = generator(z, labels)
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save_image(gen_imgs.numpy(), "%d.png" % batches_done, nrow=n_row)
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# ----------
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# 模型训练
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# ----------
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# 模型训练
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for epoch in range(opt.n_epochs):
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for i, (imgs, labels) in enumerate(dataloader):
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batch_size = imgs.shape[0]
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# 数据标签，valid=1表示真实的图片，fake=0表示生成的图片
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# valid是一个形状为[batch_size, 1]的Jittor张量，其中batch_size表示每个批次的图像数量。它的值被设置为1，表示这些图像是真实的图片。使用.float32()方法将数据类型设置为浮点型，并使用.stop_grad()方法停止梯度计算。
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# fake是一个形状为[batch_size, 1]的Jittor张量，也表示数据标签。它的值被设置为0，表示这些图像是生成的图片。同样，使用.float32()方法将数据类型设置为浮点型，并使用.stop_grad()方法停止梯度计算。
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valid = jt.ones([batch_size, 1]).float32().stop_grad()
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fake = jt.zeros([batch_size, 1]).float32().stop_grad()
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# 真实图片及其类别
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real_imgs = jt.array(imgs)
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labels = jt.array(labels)
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# -----------------
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# 训练生成器
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# -----------------
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# 采样随机噪声和数字类别作为生成器输入
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# z 是一个形状为 (batch_size, opt.latent_dim) 的张量，其中 batch_size 表示批次的大小，opt.latent_dim 表示噪声向量的维度
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z = jt.array(np.random.normal(0, 1, (batch_size, opt.latent_dim))).float32()
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# gen_labels 是一个张量，其维度为 (batch_size, )，表示一个一维向量。
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gen_labels = jt.array(np.random.randint(0, opt.n_classes, batch_size)).float32()
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# 生成一组图片
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gen_imgs = generator(z, gen_labels)
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# 损失函数衡量生成器欺骗判别器的能力，即希望判别器将生成图片分类为valid
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validity = discriminator(gen_imgs, gen_labels)
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g_loss = adversarial_loss(validity, valid)
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g_loss.sync()
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optimizer_G.step(g_loss)
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# ---------------------
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# 训练判别器
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# ---------------------
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validity_real = discriminator(real_imgs, labels)
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d_real_loss = adversarial_loss(validity_real,valid)
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validity_fake = discriminator(gen_imgs.stop_grad(), gen_labels)
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d_fake_loss = adversarial_loss(validity_fake,fake)
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# 总的判别器损失
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d_loss = (d_real_loss + d_fake_loss) / 2
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d_loss.sync()
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# 优化判别器参数
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optimizer_D.step(d_loss)
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# 打印损失值
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if i % 50 == 0:
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print(
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"[Epoch %d/%d] [Batch %d/%d] [D loss: %f] [G loss: %f]"
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% (epoch, opt.n_epochs, i, len(dataloader), d_loss.data, g_loss.data)
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)
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# 保存生成的图片
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batches_done = epoch * len(dataloader) + i
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# 每完成 opt.sample_interval 个批次时生成一张图片，每隔 1000 个批次（opt.sample_interval 的值为 1000）生成一张图片，用于可视化生成器模型的训练效果。这有助于观察生成图像的质量和多样性随着训练的进行而如何改变。
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if batches_done % opt.sample_interval == 0:
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sample_image(n_row=10, batches_done=batches_done)
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if epoch % 10 == 0:
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generator.save("generator_last.pkl")
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discriminator.save("discriminator_last.pkl")
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# 加载生成器和判别器模型
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generator.eval()
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discriminator.eval()
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generator.load('generator_last.pkl')
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discriminator.load('discriminator_last.pkl')
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# 生成指定数字序列的图片
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number = "14034541402257"
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n_row = len(number)
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z = jt.array(np.random.normal(0, 1, (n_row, opt.latent_dim))).float32().stop_grad()
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labels = jt.array(np.array([int(number[num]) for num in range(n_row)])).float32().stop_grad()
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gen_imgs = generator(z,labels)
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img_array = gen_imgs.data.transpose((1,2,0,3))[0].reshape((gen_imgs.shape[2], -1))
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min_=img_array.min()
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max_=img_array.max()
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img_array=(img_array-min_)/(max_-min_)*255
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Image.fromarray(np.uint8(img_array)).save("result.png")
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