目的
無料かつ適切に短い時間でGANを学習できる環境を作ること。
GAN(Generative Adversarial Networks)
機械学習技術の一種である画像生成技術。画像を描くという創作的な活動を計算機が出来るようになった。
Google Colaboratory
Googleが提供するクラウドサービスでJupyter Notebook環境が無料で使える。機械学習に必要とされるGPUが使えるのでとても有用。
結果
それなりに重い畳み込みが入ったDCGANを10分程度で結果が出せることがわかった。これが無料なのが凄い。やったことはGANのコードをコピペしてColaboratoryで実行しただけ。
0 [D loss: 1.199293, acc.: 29.69%] [G loss: 0.575992]
5000 [D loss: 0.619358, acc.: 65.62%] [G loss: 0.996219]
10000 [D loss: 0.680767, acc.: 54.69%] [G loss: 0.977041]
15000 [D loss: 0.547127, acc.: 73.44%] [G loss: 1.443061]
Discriminatorの精度は上がってますが、Generatorのlossが下がってません。
画像生成は出来ているようです。
詳細な手順
モデルにはDCGANのKerasコードを拝借させて頂きました。私はKeras書けないので本当にありがとうございます。
コード
from __future__ import print_function, division
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout
from keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D
from keras.models import Sequential, Model
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
import numpy as np
class DCGAN():
def __init__(self):
# Input shape
self.img_rows = 28
self.img_cols = 28
self.channels = 1
self.img_shape = (self.img_rows, self.img_cols, self.channels)
self.latent_dim = 100
optimizer = Adam(0.0002, 0.5)
# Build and compile the discriminator
self.discriminator = self.build_discriminator()
self.discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer=optimizer,
metrics=['accuracy'])
# Build the generator
self.generator = self.build_generator()
# The generator takes noise as input and generates imgs
z = Input(shape=(self.latent_dim,))
img = self.generator(z)
# For the combined model we will only train the generator
self.discriminator.trainable = False
# The discriminator takes generated images as input and determines validity
valid = self.discriminator(img)
# The combined model (stacked generator and discriminator)
# Trains the generator to fool the discriminator
self.combined = Model(z, valid)
self.combined.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)
def build_generator(self):
model = Sequential()
model.add(Dense(128 * 7 * 7, activation="relu", input_dim=self.latent_dim))
model.add(Reshape((7, 7, 128)))
model.add(UpSampling2D())
model.add(Conv2D(128, kernel_size=3, padding="same"))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Activation("relu"))
model.add(UpSampling2D())
model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, padding="same"))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Conv2D(self.channels, kernel_size=3, padding="same"))
model.add(Activation("tanh"))
model.summary()
noise = Input(shape=(self.latent_dim,))
img = model(noise)
return Model(noise, img)
def build_discriminator(self):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=3, strides=2, input_shape=self.img_shape, padding="same"))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, padding="same"))
model.add(ZeroPadding2D(padding=((0,1),(0,1))))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=3, strides=2, padding="same"))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, padding="same"))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
img = Input(shape=self.img_shape)
validity = model(img)
return Model(img, validity)
def train(self, epochs, batch_size=128, save_interval=50):
# Load the dataset
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
# Rescale -1 to 1
X_train = X_train / 127.5 - 1.
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)
# Adversarial ground truths
valid = np.ones((batch_size, 1))
fake = np.zeros((batch_size, 1))
for epoch in range(epochs):
# ---------------------
# Train Discriminator
# ---------------------
# Select a random half of images
idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
imgs = X_train[idx]
# Sample noise and generate a batch of new images
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, self.latent_dim))
gen_imgs = self.generator.predict(noise)
# Train the discriminator (real classified as ones and generated as zeros)
d_loss_real = self.discriminator.train_on_batch(imgs, valid)
d_loss_fake = self.discriminator.train_on_batch(gen_imgs, fake)
d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
# ---------------------
# Train Generator
# ---------------------
# Train the generator (wants discriminator to mistake images as real)
g_loss = self.combined.train_on_batch(noise, valid)
# If at save interval => save generated image samples
if epoch % save_interval == 0:
# Plot the progress
print ("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss))
self.save_imgs(epoch)
def save_imgs(self, epoch):
r, c = 5, 5
noise = np.random.normal(0, 1, (r * c, self.latent_dim))
gen_imgs = self.generator.predict(noise)
# Rescale images 0 - 1
gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5
fig, axs = plt.subplots(r, c)
cnt = 0
for i in range(r):
for j in range(c):
axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt, :,:,0], cmap='gray')
axs[i,j].axis('off')
cnt += 1
if __name__ == '__main__':
dcgan = DCGAN()
dcgan.train(epochs=20000, batch_size=32, save_interval=5000)
環境はWindows10、Google Chrome、Google Colaboratoryです。Googleアカウントをお持ちであればブラウザからPython3の新しいノートブックを開くだけで環境が整います。ここのワンクリックで環境が整う軽快さが凄い。
GPUはメニューバーの[ランタイム]->[ランタイムのタイプを変更]->[ハードウェアアクセラレータ]->[GPU]を設定することで使えるようになります。
実行はコードをセルに貼り付けた後に
ボタンをクリックするか、Ctrl + Enterで行えます。
結果は出てくるまでに数分かかるのでコーヒーでも淹れて待ちましょう。
以上。
今後
社に負けずChainerガシガシ書いてGANをブン回したい(希望的観測)。