Fashion MNIST 图片重建与生成(VAE)

本文主要是介绍Fashion MNIST 图片重建与生成(VAE)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前面只能利用AE来重建图片，不是生成图片。这里利用VAE模型完成图片的重建与生成。

一、数据集的加载以及预处理

# 加载Fashion MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 归一化
x_train, x_test = x_train.astype(np.float32) / 255., x_test.astype(np.float32) / 255.
# 只需要通过图片数据即可构建数据集对象，不需要标签
train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_train)
train_db = train_db.shuffle(batches * 5).batch(batches)
# 构建测试集对象
test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_test)
test_db = test_db.batch(batches)
print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)

和AE一样这里只需要数据集的图片数据x，不需要标签y

二、网络模型的构建

输入为 Fashion MNIST 图片向量，经过 3 个全连接层后得到隐向量𝐳的均值与方差，分别用两
个输出节点数为 20 的全连接层表示， FC2 的 20 个输出节点表示 20 个特征分布的均值向量
， FC3 的 20 个输出节点表示 20 个特征分布的取log后的方差向量。通过Reparameterization Trick 采样获得长度为 20 的隐向量𝐳，并通过 FC4 和 FC5 重建出样本图片

class VAE(keras.Model):def __init__(self):super(VAE, self).__init__()# Encodersself.fc1 = layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu)self.fc2 = layers.Dense(z_dim)  # 均值self.fc3 = layers.Dense(z_dim)  # 方差# Decodersself.f4 = layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu)self.f5 = layers.Dense(784)def encoder(self, x):h = self.fc1(x)# 均值mu = self.fc2(h)# 方差log_var = self.fc3(h)return mu, log_vardef decoder(self, z):out = self.f4(z)out = self.f5(out)return out# 参数化def reparameterize(self, mu, log_var):esp = tf.random.normal(log_var.shape)std = tf.exp(log_var * 0.5)z = mu + std * espreturn zdef call(self, inputs, training):# [b,784] -> [b, z_dim],[b,z_dim]mu, log_var = self.encoder(inputs)# reparameterization tickz = self.reparameterize(mu, log_var)# --> [b, 784]x_hat = self.decoder(z)return x_hat, mu, log_var

Encoder 的输入先通过共享层 FC1，然后分别通过 FC2 与 FC3 网络，获得隐向量分布的均值向量与方差的log向量值。Decoder 接受采样后的隐向量𝐳，并解码为图片输出。

在 VAE 的前向计算过程中，首先通过编码器获得输入的隐向量𝐳的分布，然后利用Reparameterization Trick 实现的 reparameterize 函数采样获得隐向量𝐳，Reparameterize 函数接受均值与方差参数，并从正态分布𝒩(0, 𝐼)中采样获得𝜀，通过z = 𝜇 + 𝜎 ⊙ 𝜀方式返回采样隐向量，最后通过解码器即可恢复重建的图片向量。

Reparameterization Trick原因：编码器输出正态分布的均值𝜇和方差𝜎2，解码器的输入采样自𝒩(𝜇, 𝜎2)。由于采样操作的存在，导致梯度传播是不连续的，无法通过梯度下降算法端到端式地训练 VAE 网络。

它通过 $z = u + \sigma \odot \varepsilon$ 方式采样隐变量z， $\frac{\partial z}{\partial u}$ 和 $\frac{\partial z}{\partial \sigma }$ 是连续可导的，从而将梯度传播连接起来

三、网络装配与训练

网络模型建立以后，给网络选择一定的优化器，设置学习率，就可以进行模型训练。

model = VAE()
model.build(input_shape=(4, 784))
model.summary()optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-3)for epoch in range(100):for step, x in enumerate(train_db):# [b,28,28] -> [b,784]x = tf.reshape(x, [-1, 784])# 构建梯度记录器with tf.GradientTape() as tape:# 前向计算获得重建的图片x_rec_logits, mu, log_var = model(x)   # call函数返回值# x 与 重建的 x ：重建图片与输入之间的损失函数rec_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=x, logits=x_rec_logits)rec_loss = tf.reduce_sum(rec_loss) / x.shape[0]# compute kl divergence散度  (mu, var) ~ N (0, 1) 并且p(z) ~ (0, 1)kl_div = -0.5*(log_var+1-mu**2-tf.exp(log_var))kl_div = tf.reduce_sum(kl_div) / x.shape[0]loss = rec_loss + 1.*kl_div  # 损失函数 = 自编码器重建误差函数 + KL散度grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))if step % 100 == 0:print(epoch, step, 'kl_div:', float(kl_div),'rec loss:',float(rec_loss))

在VAE模型中代价函数： $\pounds (\theta ,\phi ) = -\mathbb{D}_{KL}(q_{\phi }(z|x)||p(z)) + \mathbb{E}_{z-q}[logp_{\theta }(x|z)]$ 。

当𝑞 (z |𝑥)和𝑝(z )都假设为正态分布时： $\mathbb{D_{KL}}(q_{\phi }(z|x)||p(z)) = log(\frac{\sigma _{2}}{\sigma _{1}}) + \frac{\sigma _{1}^{2} + (u_{1}-u_{2})^2} {2\sigma _{2}^{2}}-\frac{1}{2}$

当𝑞 ( |𝑥)为正态分布𝒩(𝜇1, 𝜎1)， 𝑝( )为正态分布𝒩(0,1)时，即𝜇2 = 0, 𝜎2 =1，此时
$\mathbb{D}_{KL}(q_{\phi }(z|x)||p(z)) = -log\sigma_{1} + 0.5\sigma _{1}^{2} + 0.5u_{1}^{2} - 0.5$

而 $max\mathbb{E}_{zq}[logp_{\theta }(x|z)]$ ，该项可以基于自编码器中的重建误差函数实现

所以，损失函数 = 自编码器重建误差函数 + KL散度

四、测试

图片生成只利用到解码器网络，首先从先验分布𝒩(0, 𝐼)中采样获得隐向量，再通过解码器获得图片向量，最后 Reshape 为图片矩阵。

      # 生成图片，从正太分布随机采样zz = tf.random.normal((batches, z_dim))logits = model.decoder(z)x_hat = tf.sigmoid(logits)x_hat = tf.reshape(x_hat, [-1, 28, 28]).numpy() * 255.x_hat = x_hat.astype(np.uint8)save_image(x_hat, 'vae_images/sampled_epoch%d.png' % epoch)# 重建图片,从测试集中采用图片x = next(iter(test_db))x = tf.reshape(x, [-1, 784])x_hat_logits, _, _ = model(x)  # call返回值x_hat = tf.sigmoid(x_hat_logits)x_hat = tf.reshape(x_hat, [-1, 28, 28]).numpy() * 255.x_hat = x_hat.astype(np.uint8)save_image(x_hat, 'vae_images/rec_epoch%d.png' % epoch)

结果：

图片重建的效果是要略好于图片生成的，这也说明了图片生成是更为复杂的任务， VAE 模型虽然具有图片生成的能力，但是生成的效果仍然不够优秀，人眼还是能够较轻松地分辨出机器生成的和真实的图片样本

五、程序

# -*- codeing = utf-8 -*-
# @Time : 12:03
# @Author:Paranipd
# @File : VAE_test.py
# @Software:PyCharmimport os
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow.keras import datasets, Sequential, layers, metrics, optimizers, lossestf.random.set_seed(22)
np.random.seed(22)
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
assert tf.__version__.startswith('2')def save_image(imgs, name):# 创建 280x280 大小图片阵列new_im = Image.new('L', (280, 280))index = 0for i in range(0, 280, 28):  # 10 行图片阵列for j in range(0, 280, 28):  # 10 列图片阵列im = imgs[index]im = Image.fromarray(im, mode='L')new_im.paste(im, (i, j))  # 写入对应位置index += 1# 保存图片阵列new_im.save(name)h_dim = 20
z_dim = 10
batches = 512# 加载Fashion MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 归一化
x_train, x_test = x_train.astype(np.float32) / 255., x_test.astype(np.float32) / 255.
# 只需要通过图片数据即可构建数据集对象，不需要标签
train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_train)
train_db = train_db.shuffle(batches * 5).batch(batches)
# 构建测试集对象
test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_test)
test_db = test_db.batch(batches)
print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)class VAE(keras.Model):def __init__(self):super(VAE, self).__init__()# Encodersself.fc1 = layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu)self.fc2 = layers.Dense(z_dim)  # 均值self.fc3 = layers.Dense(z_dim)  # 方差# Decodersself.f4 = layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu)self.f5 = layers.Dense(784)def encoder(self, x):h = self.fc1(x)# 均值mu = self.fc2(h)# 方差log_var = self.fc3(h)return mu, log_vardef decoder(self, z):out = self.f4(z)out = self.f5(out)return out# 参数化def reparameterize(self, mu, log_var):esp = tf.random.normal(log_var.shape)std = tf.exp(log_var * 0.5)z = mu + std * espreturn zdef call(self, inputs, training):# [b,784] -> [b, z_dim],[b,z_dim]mu, log_var = self.encoder(inputs)# reparameterization tickz = self.reparameterize(mu, log_var)# --> [b, 784]x_hat = self.decoder(z)return x_hat, mu, log_varmodel = VAE()
model.build(input_shape=(4, 784))
model.summary()optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-3)for epoch in range(100):for step, x in enumerate(train_db):# [b,28,28] -> [b,784]x = tf.reshape(x, [-1, 784])# 构建梯度记录器with tf.GradientTape() as tape:# 前向计算获得重建的图片x_rec_logits, mu, log_var = model(x)   # call函数返回值# x 与 重建的 x ：重建图片与输入之间的损失函数rec_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=x, logits=x_rec_logits)rec_loss = tf.reduce_sum(rec_loss) / x.shape[0]# compute kl divergence散度  (mu, var) ~ N (0, 1) 并且p(z) ~ (0, 1)kl_div = -0.5*(log_var+1-mu**2-tf.exp(log_var))kl_div = tf.reduce_sum(kl_div) / x.shape[0]loss = rec_loss + 1.*kl_div  # 损失函数 = 自编码器重建误差函数 + KL散度grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))if step % 100 == 0:print(epoch, step, 'kl_div:', float(kl_div),'rec loss:',float(rec_loss))# 评估# 生成图片，从正太分布随机采样zz = tf.random.normal((batches, z_dim))logits = model.decoder(z)x_hat = tf.sigmoid(logits)x_hat = tf.reshape(x_hat, [-1, 28, 28]).numpy() * 255.x_hat = x_hat.astype(np.uint8)save_image(x_hat, 'vae_images/sampled_epoch%d.png' % epoch)# 重建图片,从测试集中采用图片x = next(iter(test_db))x = tf.reshape(x, [-1, 784])x_hat_logits, _, _ = model(x)  # call返回值x_hat = tf.sigmoid(x_hat_logits)x_hat = tf.reshape(x_hat, [-1, 28, 28]).numpy() * 255.x_hat = x_hat.astype(np.uint8)save_image(x_hat, 'vae_images/rec_epoch%d.png' % epoch)

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