基于Tensorflow的图像风格迁移代码实现_基于 tensorflow 利用预训练的深度卷积网络完成图像风格迁 移。 要求:

图像风格转换的概念部分，可以参考博客：图像风格转换(Image style transfer)
这里是手动实现了这样一个demo

# -*- coding:utf-8 -*-

import os
import math
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import time


# VGG 自带的一个常量，之前VGG训练通过归一化，所以现在同样需要作此操作
VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68] # rgb 三通道的均值

class VGGNet():
    '''
    创建 vgg16 网络 结构
    从模型中载入参数
    '''
    def __init__(self, data_dict):
        '''
        传入vgg16模型
        :param data_dict: vgg16.npy (字典类型)
        '''
        self.data_dict = data_dict


    def get_conv_filter(self, name):
        '''
        得到对应名称的卷积层
        :param name: 卷积层名称
        :return: 该卷积层输出
        '''
        return tf.constant(self.data_dict[name][0], name = 'conv')

    def get_fc_weight(self, name):
        '''
        获得名字为name的全连接层权重
        :param name: 连接层名称
        :return: 该层权重
        '''
        return tf.constant(self.data_dict[name][0], name = 'fc')

    def get_bias(self, name):
        '''
        获得名字为name的全连接层偏置
        :param name: 连接层名称
        :return: 该层偏置
        '''
        return tf.constant(self.data_dict[name][1], name = 'bias')


    def conv_layer(self, x, name):
        '''
        创建一个卷积层
        :param x:
        :param name:
        :return:
        '''
        # 在写计算图模型的时候，加一些必要的 name_scope，这是一个比较好的编程规范
        # 可以防止命名冲突， 二可视化计算图的时候比较清楚
        with tf.name_scope(name):
            # 获得 w 和 b
            conv_w = self.get_conv_filter(name)
            conv_b = self.get_bias(name)

            # 进行卷积计算
            h = tf.nn.conv2d(x, conv_w, strides = [1, 1, 1, 1], padding = 'SAME')
            '''
            因为此刻的 w 和 b 是从外部传递进来，所以使用 tf.nn.conv2d()
            tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu = None, name = None) 参数说明：
            input 输入的tensor， 格式[batch, height, width, channel]
            filter 卷积核 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 
                分别是：卷积核高，卷积核宽，输入通道数，输出通道数
            strides 步长 卷积时在图像每一维度的步长，长度为4
            padding 参数可选择 “SAME” “VALID”
            
            '''
            # 加上偏置
            h = tf.nn.bias_add(h, conv_b)
            # 使用激活函数
            h = tf.nn.relu(h)
            return h


    def pooling_layer(self, x, name):
        '''
        创建池化层
        :param x: 输入的tensor
        :param name: 池化层名称
        :return: tensor
        '''
        return tf.nn.max_pool(x,
                              ksize = [1, 2, 2, 1], # 核参数， 注意：都是4维
                              strides = [1, 2, 2, 1<
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