Генеративно-состязательная нейросеть на Tensorflow
Генеративно-состязательные нейросети (GANs) стали одним из самых популярных подходов к генерации изображений. Они состоят из двух нейросетей: генератора и дискриминатора, которые соревнуются между собой в процессе обучения.
Сегодня мы рассмотрим, как создать генератор изображений с нуля с использованием библиотеки Tensorflow. Мы соберем GAN, который будет генерировать изображения цифр MNIST.
Шаг 1: Загрузка данных
В начале нам нужно загрузить датасет MNIST, который содержит изображения цифр от 0 до 9.
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
Шаг 2: Подготовка данных
Мы приведем данные к формату [-1, 1], чтобы нейросети было легче обучаться.
X_train = (X_train - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
Шаг 3: Создание генератора и дискриминатора
Создадим нейросети для генератора и дискриминатора.
def build_generator():
pass
def build_discriminator():
pass
Шаг 4: Обучение GAN
Наконец, обучим нашу GAN на данных MNIST.
def train_gan(X_train, epochs, batch_size):
pass
train_gan(X_train, epochs=100, batch_size=128)
Поздравляем! Теперь у вас есть собственный генератор изображений, созданный с помощью генеративно-состязательной нейросети на Tensorflow!
Бро, очень нравятся твои ролики. Жду твоего тг канала😅🎉
Попытка выделить семнадцать мегабайт памяти приводит к ошибке? Почему бы не делать всё это локально, а не на гугл-коллабе? Наверняка у тебя и компьютер приличный, и видеокарта какая-то есть с CUDA.
Был бы рад брать у тебя консультации
Спасибо за подробное объяснение, мне очень помогло понять как начать свой дипломный проект
можно ссылку на github с кодом?