DCGAN

这是一个深度卷积生成对抗网络的一个示例项目，使用tensorflow 实现深度卷积生成对抗网络，然后使用深度卷积生成对抗网络来生成手写数字

数据集选择

实验选择常见的 mnist 手写数据集，按照 MNIST/readme.txt 的要求放置在 MNIST 目录下即可。

环境配置和超参数：

使用如下超参数进行训练

batch_size=128     训练时候的批次大小，默认是128
learning_rate=0.002     默认是0.002
img_sizet=32    生成图片的大小（和训练图片的大小保持一致）
z_dim=100       输入生成器的随机向量的大小，默认是100
g_channels=[128,64,32,1]     生成器的通道数目变化列表，用于构建生成器结构
d_channels=[32,64,128,256]      判别器的通道树木变化列表，用来构建判别器
init_conv_size=4        随机向量z经过全连接之后进行reshape 生成三维矩阵的初始边长，默认是 4 
beta1=0.5       AdamOptimizer 指数衰减率估计，默认是0.5
train_steps=5000    训练的次数，默认是5000次训练

运行环境

• Windows 和 Linux 都支持，但是为了兼容性和稳定性，强烈建议使用Linux
• IDE 使用 JetBrains PyCharm
• Anaconda 2019.7 版本
• python 3.5+
• tensorflow-gpu 1.14.0 ，tensorflow2.0 可能会出现问题
• cuda 10.0 cudnnn 7.4

进行训练

进入到项目目录，运行如下命令：（需要保证数据集已经下载好）

python main.py

上面代码执行的是默认的配置，具体的细节请见 train_argparse.py 文件中的设置

如果想要执行特定的设置，比如learning_rate 设置为 0.02 训练次数设置为 2000次，则执行下面命令：

python main.py --learning_rate=0.02 --train_steps= 2000

更多的命令可选参数请详见 train_argparse.py 文件

训练效果

训练200次

生成图像

真实图像

训练500次

生成图像

真实图像

训练1000次

生成图像

真实图像

训练3000次

生成图像

真实图像

训练5000次

生成图像

真实图像