★理解生成对抗网络GAN的训练过程_简述 gan 的训练过程。

生成器和判别器本质是两个独立的网络，因此训练的时候交替独立训练。（既“交替”又“独立”）

        其训练机理为：生成器和判别器单独交替训练（先训练判别器 -->  再训练生成器 --> 再训练判别器... ）。步骤如下：

首先你要知道：损失函数就是为了将两者的距离拉进，例如loss（A, 1）:就是为了将A通过反向传播后更接近于1

1. 训练判别器（最大化鉴别器的损失）：

• 固定生成器的参数，真实图像x 输入判别器后输出的结果标签为1，【使D(x)为1】
  代码为：loss_d_real = loss_func(d_real, torch.ones([batch_size, 1]))
• 随机噪声 z 输入生成器得到假图像 G(z)，再输入判别器后得到的输出结果标签为0，【使D(G(z))为0，也就是1-D(G(z))为1】
  loss_d_fake = loss_func(d_fake, torch.zeros([batch_size, 1]))
• 训练判别器到收敛。

2. 训练生成器（最小化生成器的损失）：

    固定判别器的参数，随机噪声z输入生成器得到的假图像G(z)，然后输入判别器得到的结果的标签为1，（使D(G(z))为1，看起来有驳常理，但是这是为了迷惑鉴别器）
loss_G = loss_func(d_g_fake, torch.ones([batch_size, 1]))
    训练生成器到收敛。

3. 交替循环步骤1和2，当然也可以在不收敛的过程中交替训练。

代码进一步理解上述过程

以下为代码（代码和上面解释的部分对应着来看）

def train():
    
    G_mean = []
    G_std = [] # 用于记录生成器生成的数据的均值和方差
    data_mean = 3
    data_std = 1  # 目标分布的均值和方差
    batch_size = 64
    g_input_size = 16
    g_output_size = 512
    
    epochs = 1001
    d_epoch = 1  # 每个epoch判别器的训练轮数
 
    # 初始化网络
    D = Discriminator()
    G = Generator()
 
    # 初始化优化器和损失函数
    d_learning_rate = 0.01
    g_learning_rate = 0.001
    loss_func = nn.BCELoss()  # - [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)]
    optimiser_D = optim.Adam(D.parameters(), lr=d_learning_rate)
    optimiser_G = optim.Adam(G.parameters(), lr=g_learning_rate)
 
    plt.ion()
    for epoch in range(epochs):
        G.train()
        # 1 训练判别器d_steps次
        for _ in range(d_epoch):
            # 1.1 真实数据real_data输入D,得到d_real
            real_data = torch.tensor(np.random.normal(data_mean, data_std, (batch_size, g_output_size)), dtype=torch.float)
            d_real = D(real_data)
            # 1.2 生成数据的输出fake_data输入D,得到d_fake
            g_input = torch.rand(batch_size, g_input_size)
            fake_data = G(g_input).detach()  # detach：只更新判别器的参数
            d_fake = D(fake_data)
 
            # 1.3 计算损失值 ，判别器学习使得d_real->1、d_fake->0
            loss_d_real = loss_func(d_real, torch.ones([batch_size, 1]))
            loss_d_fake = loss_func(d_fake, torch.zeros([batch_size, 1]))
            d_loss = loss_d_real + loss_d_fake
 
            # 1.4 反向传播，优化
            optimiser_D.zero_grad()
            d_loss.backward()
            optimiser_D.step()
 
        # 2 训练生成器
        # 2.1 G输入g_input，输出fake_data。fake_data输入D，得到d_g_fake
        g_input = torch.rand(batch_size, g_input_size)
        fake_data = G(g_input)
        d_g_fake = D(fake_data)
 
        # 2.2 计算损失值，生成器学习使得d_g_fake->1
        loss_G = loss_func(d_g_fake, torch.ones([batch_size, 1]))
 
        # 2.3 反向传播，优化
        optimiser_G.zero_grad()
        loss_G.backward()
        optimiser_G.step()
        # 2.4 记录生成器输出的均值和方差
        G_mean.append(fake_data.mean().item())
        G_std.append(fake_data.std().item())
 
        if epoch % 10 == 0:
            print("Epoch: {}, 生成数据的均值: {}, 生成数据的标准差: {}".format(epoch, G_mean[-1], G_std[-1]))
            print('-' * 10)
            G.eval（)
            draw(G, epoch, g_input_size)
 
    plt.ioff()
    plt.show()
    plt.plot(G_mean)
    plt.title('均值')
    plt.savefig('gan_mean.jpg')
    plt.show()
 
    plt.plot(G_std)
    plt.title('标准差')
    plt.savefig('gan_std.jpg')
    plt.show()
 
if __name__ == '__main__':
    train()

4. 总结

通过一个判别器而不是直接使用损失函数来进行逼近，更能够自顶向下地把握全局的信息。比如在图片中，虽然都是相差几像素点，但是这个像素点的位置如果在不同地方，那么他们之间的差别可能就非常之大。

比如上图10中的两组生成样本，对应的目标为字体2，但是图中上面的两个样本虽然只相差一个像素点，但是这个像素点对于全局的影响是比较大的，但是单纯地去使用使用损失函数来判断，那么他们的误差都是相差一个像素点，而下面的两个虽然相差了六个像素点的差距（粉色部分的像素点为误差），但是实际上对于整体的判断来说，是没有太大影响的。但是直接使用损失函数的话，却会得到6个像素点的差距，比上面的两幅图差别更大。而如果使用判别器，则可以更好地判别出这种情况(不会拘束于具体像素的差距)。

总之GAN是一个非常有意思的东西，现在也有很多相关的利用GAN的应用，比如利用GAN来生成人物头像，用GAN来进行文字的图片说明等等。

引用：通俗理解生成对抗网络GAN - 知乎
 

最简单易懂的GAN（生成对抗网络）教程：从理论到实践（附代码） | 雷峰网