Gobin님 자료

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# 2016년에 가장 관심을 많이 받았던 비감독(Unsupervised) 학습 방법인
# Generative Adversarial Network(GAN)을 구현해봅니다.
# https://arxiv.org/abs/1406.2661

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("./mnist/data/", one_hot=True)


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# 옵션 설정
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total_epoch = 20
batch_size = 100
learning_rate = 0.0002
# 신경망 레이어 구성 옵션
n_hidden = 256
n_input = 28 * 28
n_noise = 128  # 생성기의 입력값으로 사용할 노이즈의 크기


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# 신경망 모델 구성
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# GAN 도 Unsupervised 학습이므로 Autoencoder 처럼 Y 를 사용하지 않습니다.
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
# 노이즈 Z를 입력값으로 사용합니다.
Z = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_noise])

# 생성기 신경망에 사용하는 변수들입니다.
G_W1 = tf.Variable(tf.random_normal([n_noise, n_hidden], stddev=0.01))
G_b1 = tf.Variable(tf.zeros([n_hidden]))
G_W2 = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_input], stddev=0.01))
G_b2 = tf.Variable(tf.zeros([n_input]))

# 판별기 신경망에 사용하는 변수들입니다.
D_W1 = tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden], stddev=0.01))
D_b1 = tf.Variable(tf.zeros([n_hidden]))
# 판별기의 최종 결과값은 얼마나 진짜와 가깝냐를 판단하는 한 개의 스칼라값입니다.
D_W2 = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, 1], stddev=0.01))
D_b2 = tf.Variable(tf.zeros([1]))


# 생성기(G) 신경망을 구성합니다.
def generator(noise_z):
    hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(noise_z, G_W1) + G_b1)
    generated_outputs = tf.sigmoid(tf.matmul(hidden_layer, G_W2) + G_b2)
    return generated_outputs


# 판별기(D) 신경망을 구성합니다.
def discriminator(inputs):
    hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(inputs, D_W1) + D_b1)
    discrimination = tf.sigmoid(tf.matmul(hidden_layer, D_W2) + D_b2)
    return discrimination


# 랜덤한 노이즈(Z)를 만듭니다.
def get_noise(batch_size):
    return np.random.normal(size=(batch_size, n_noise))


# 노이즈를 이용해 랜덤한 이미지를 생성합니다.
G = generator(Z)
# 노이즈를 이용해 생성한 이미지가 진짜 이미지인지 판별한 값을 구합니다.
D_gene = discriminator(G)
# 진짜 이미지를 이용해 판별한 값을 구합니다.
D_real = discriminator(X)

# 논문에 따르면, GAN 모델의 최적화는 loss_G 와 loss_D 를 최대화 하는 것 입니다.
# 논문의 수식에 따른 다음 로직을 보면 loss_D 를 최대화하기 위해서는 D_gene 값을 최소화하게 됩니다.
# 판별기에 진짜 이미지를 넣었을 때에도 최대값을 : tf.log(D_real)
# 가짜 이미지를 넣었을 때에도 최대값을 : tf.log(1 - D_gene)
# 갖도록 학습시키기 때문입니다.
# 이것은 판별기는 생성기가 만들어낸 이미지가 가짜라고 판단하도록 판별기 신경망을 학습시킵니다.
loss_D = tf.reduce_mean(tf.log(D_real) + tf.log(1 - D_gene))
# 반면 loss_G 를 최대화하기 위해서는 D_gene 값을 최대화하게 되는데,
# 이것은 가짜 이미지를 넣었을 때, 판별기가 최대한 실제 이미지라고 판단하도록 생성기 신경망을 학습시킵니다.
# 논문에서는 loss_D 와 같은 수식으로 최소화 하는 생성기를 찾지만,
# 결국 D_gene 값을 최대화하는 것이므로 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
loss_G = tf.reduce_mean(tf.log(D_gene))

# loss_D 를 구할 때는 생성기 신경망에 사용되는 변수만 사용하고,
# loss_G 를 구할 때는 판별기 신경망에 사용되는 변수만 사용하여 최적화를 합니다.
D_var_list = [D_W1, D_b1, D_W2, D_b2]
G_var_list = [G_W1, G_b1, G_W2, G_b2]

# GAN 논문의 수식에 따르면 loss 를 극대화 해야하지만, minimize 하는 최적화 함수를 사용하기 때문에
# 최적화 하려는 loss_D 와 loss_G 에 음수 부호를 붙여줍니다.
train_D = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(-loss_D, var_list=D_var_list)
train_G = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(-loss_G, var_list=G_var_list)


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# 신경망 모델 학습
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sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
loss_val_D, loss_val_G = 0, 0

for epoch in range(total_epoch):
    for i in range(total_batch):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
        noise = get_noise(batch_size)

        # 판별기와 생성기 신경망을 각각 학습시킵니다.
        _, loss_val_D = sess.run([train_D, loss_D], feed_dict={X: batch_xs, Z: noise})
        _, loss_val_G = sess.run([train_G, loss_G], feed_dict={Z: noise})

    print 'Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), \
          'D loss: {:.4}'.format(loss_val_D), \
          'G loss: {:.4}'.format(loss_val_G)

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    # 학습이 되어가는 모습을 보기 위해 주기적으로 이미지를 생성하여 저장
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    sample_size = 10
    noise = get_noise(sample_size)

    samples = sess.run(G, feed_dict={Z: noise})

    fig, ax = plt.subplots(1, sample_size, figsize=(sample_size, 1))

    for i in range(sample_size):
        ax[i].set_axis_off()
        ax[i].imshow(np.reshape(samples[i], (28, 28)))

    plt.savefig('samples/{}.png'.format(str(epoch).zfill(3)), bbox_inches='tight')
    plt.close(fig)


print '최적화 완료!'