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DCGAN_TensorFlow

★ 82 Open GitHub ↗

通过DCGAN生成动漫人物头像

// repository documentation

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DCGAN简单实现
===========
## 相关资源
数据来源： 
[动漫头像地址（密码g5qa）](https://pan.baidu.com/share/init?surl=eSifHcA) 
结果分析： 
[『TensorFlow』DCGAN生成动漫人物头像_下](http://www.cnblogs.com/hellcat/p/8340491.html) 
数据预处理程序`TFR_process.py`介绍： 
[『TensorFlow』读书笔记_TFRecord学习](http://www.cnblogs.com/hellcat/p/8146748.html) 
[『TensorFlow』TFR数据预处理探究以及框架搭建](http://www.cnblogs.com/hellcat/p/8287831.html) 
根据网上开源项目以及自己的理解尝试出的DCGAN实现，重点在于熟悉TensorFlow对于这种特殊网络结构的控制流程学习，结果展示以及训练过程的分析见上面博客。

## 1、预处理
有关生成式网络图片预处理的探讨实验见博客: 
[『TensorFlow』生成式网络中的图片预处理](http://www.cnblogs.com/hellcat/p/8992352.html) 
数据在预处理时采用了原像素数据除以127.5减去1的操作，使得输出值保持在-1~1之间，这样配合sigmoid激活函数可以很好的模拟学习。

## 2、目录介绍
`TFR_process.py`：TFRecode数据生成以及处理脚本 
`ops.py`：层封装脚本 
`DCGAN_class.py`：使用类的方式实现DC_GAN，因为是重点所以代码中给出了详尽的注释 
`DCGAN_function.py`：使用函数的方式实现DC_GAN，因为上面版本受开源项目影响较大，代码繁杂，这里进行了改写，采取了更为清晰的写法 
`utils.py`：格式化绘图、保存图片函数，开源项目直接找来的 
`DCGAN_reload.py`：利用已经训练好的模型生成一组头像 
`Data_Set`/`cartoon_faces`：此处目录下放置头像图片

## 3、实验步骤
先运行`TFR_process.py`产生TFRecord数据：
```Shell
python TFR_process.py
```
本部分涉及参量如下（位于`TFR_process.py`的起始位置）：
```Python
# 定义每个TFR文件中放入多少条数据
INSTANCES_PER_SHARD = 10000
# 图片文件存放路径
IMAGE_PATH = './Data_Set/cartoon_faces'
# 图片文件和标签清单保存文件
IMAGE_LABEL_LIST = 'images_&_labels.txt'
# TFR文件保存路径
TFR_PATH = './TFRecord_Output'
```

然后再运行`DC_GAN.py`使用前面的数据训练DC_GAN，
```Shell
python DCGAN_class.py
```
或者
```Shell
python DCGAN_function.py
```
当时为了方便，这些参量的设置也放在了`TFR_process.py`中，
```Python
# TFR保存图像尺寸
IMAGE_HEIGHT = 48
IMAGE_WIDTH = IMAGE_HEIGHT
IMAGE_DEPTH = 3
# 训练batch尺寸
BATCH_SIZE = 64
```
这是因为我的数据读取函数`batch_from_tfr`位于此文件中，该函数可以设置传入网络的图片大小。

已经训练好模型了的话如下操作，
```Python
python DCGAN_reload.py
```
即可直接生成一组图像。

## 4、网络示意
![](https://github.com/Hellcatzm/DCGAN_TensorFlow/blob/master/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%BB%93%E6%9E%84%E7%A4%BA%E6%84%8F%E5%9B%BE.png)

## 5、结果展示
![](https://github.com/Hellcatzm/DCGAN_TensorFlow/blob/master/%E7%BB%93%E6%9E%9C%E7%A4%BA%E6%84%8F%E5%9B%BE.png)

DCGAN_TensorFlow

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