背景介绍
Generative Adversarial Networks(GAN, 生成式对抗网络):是一类深度学习模型，也是计算机视觉的新晋成员，由Ian J. Goodfellow在2014年10月提出，短短5年多的时间，已经有成百上千种不同的GAN网络被提出，可以说GAN的提出受到了广泛的关注。现在的GAN不仅仅只是生成网络，而其应用更是越来越广泛，包括图像生成，超分辨率提升，风格迁移等等。而且GAN的使用非常有趣，可以带领我们目睹从0到1的变化趋势。
GAN的理论
生成式对抗网络，顾名思义，在对抗中生成图像，其灵感来源于博弈论，这里不做太多的数学公式推导，只是简单描述GAN的工作机理。既然提到对抗，当然GAN网络不是一个模型，而是两个模型，其中一个称之为**Generator(生成器)，负责生成图像，另一个称之为Discriminator(判别器)**，负责对生成的图像进行打分，它们两者进行对抗和博弈。
假如你是一个刚学习做饭的新手，我想做出来一道精美的饭菜，这不是天方夜谭吗？但是我有一个不嫌弃我做饭难吃的好朋友小明，他也不是一个专业的评委，他每天中午在五星大酒店吃饭，然后晚上来我家吃我做的饭，是不是一脸黑人问号？不过不用纠结小明和我之间的py交易，但是小明并不会做饭，不能够亲自知道我如何操作，而是告诉我哪里欠缺。于是乎我开始了自己的尝试。第一天小明中午吃大酒店之后，晚上来我家吃饭，他很轻松的分辨出了我做的不如酒店好吃，并且告诉我盐放多了。于是乎我下一次少放点盐。第二天小明中午吃了大酒店之后，晚上来我家，也很轻松的分辨出了我做的不好吃，并且告诉我这次油放少了。于是乎我下一次多放一点油。第三天，第四天。。。一直到一年以后，我做饭的技术越来越好，小明很难从中发现问题，认为我做的和大酒店做的很像，小明越来越认真的区分我做的和酒店之间的差距，他的目标是将酒店做的都全部分成一类，将我做的菜都分成一类，而我越来越认真的对自己的厨艺进行改进，我的目标是让小明将我做的菜分成酒店那一类。就这样我们在相互学习中提升自己，5年以后，我成了一名米其林厨师，而小明成为了一名美食鉴赏专家。好了，故事讲完了，GAN的理论也结束了，我在GAN中就扮演生成器的角色，而小明则是一个判别器的角色。
数据集介绍
数据集：因为GAN的任务很多，包括图像生成，包括分辨率提升，风格迁移等等，为了方便模型调试的方便，在我的博客中使用到了三个数据集。
第一个是大家的老朋友，也是入门深度学习一定会接触的mnist手写数字数据集，带我们见证如何从杂乱无章的数据生成手写数字的过程。
简单介绍一下mnist数据集，在tensorflow2.0中，不需要专门下载，已经给我们提供了手写数字的函数，位于tf.keras.datasets.mnist.load_data()，返回值为两个元组，第一个为训练数据和训练标签，第二个为测试数据和测试标签。训练数据大小为60000张图像，每张图像为28x28的大小，标签为[0, 9]的稀疏表示，非one-hot编码形式。测试集大小为10000张图像，大小格式和训练集相同。
第二个数据集是monet2photo数据集，用来测试SRGAN, CycleGAN的算法正确性，SRGAN是一种超分辨率算法，CycleGAN是一种风格迁移算法。
简单介绍一下monet2photo数据集，monet指莫奈风格的画作，photo指拍摄的图像，用于将两张图片的风格进行迁移，SRGAN使用了photo图像进行分辨率的提升。其中monet训练集包括1072张图像，位于trainA文件夹中，测试集包括121张图像，位于testA文件夹中，photo训练集包括6287张图像，位于trainB文件夹中，测试集包括751张图像，位于testB文件夹中，其中图像都是jpg文件，大小都是256x256的。
第三个数据集是edges2shoes数据集，用来测试DiscoGAN和pix2pix的算法正确性，其中DiscoGAN和pix2pix都是风格迁移算法，由于损失函数的计算和CycleGAN不同，因此需要的数据集也不同。
也简单介绍一下edges2shoes数据集，edges指鞋子的轮廓，shoes指鞋子的图像，其中用于将两张图片的风格进行迁移，特点是相同的图像，只是风格不同，两张图像存放于一个文件中，左边是风格A，右边是风格B，而monet2photo两张图像不但风格不同，而且图像本身也不同，每个图像文件只保存一张图像，其中edges2shoes训练集包括49825张图像，位于train文件夹中，测试集包括200张图像，位于val文件夹中，其中图像都是jpg文件，大小都是512x256的。
一些说明
- 在学习的时候，小伙伴可能会遇到一些代码上的困难，如tensorflow，numpy，opencv的用法，可以查看我的深度学习框架和Python常用库相关文章，里面会有一些简单的介绍，小伙伴们可以进行学习，最好是手动敲一敲，看一看。
- 因为这个博客是对学习的一些总结和记录，意在和学习者探讨和交流，并且给准备入门的同学一些手把手的教学，因此关于生成式对抗网络的算法参数设计，我都是自己尝试的，不是针对于这个数据集最优的参数，大家可以根据自己的实际需要修改网络结构，但是生成式对抗网络是非常sensitive的，可能调整了一些参数以后，网络模型不收敛，得到完全超出预料的结果，这都是正常的，因此这也需要小伙伴们具有非常丰富的实战经验。
- 实际的工程应用中，常常还需要对数据集进行大小调整和增强，在这里为了简单起见，没有进行复杂的操作，小伙伴们应用中要记得根据自己的需要，对图像进行resize或者padding，然后旋转，对比度增强，仿射运算等等操作，增加模型的鲁棒性，并且实际中的图像不一定按照顺序命名的，因此应用中也要注意图像读取的文件名。
- 为了让学习者看的方便和清晰，我没有使用多个文件对程序进行封装，因为我在刚开始学习模型的时候，查看GitHub代码，一个模型可能需要好几个文件夹，每个文件夹里面又有很多的代码文件，其中很多文件互相调用。虽然这样的工程项目是非常好管理和运行的，但是给初学者一种丈二和尚摸不着头脑的感觉，对此我深有体会。所以我就使用一个.py文件来封装，因此代码可能会有几百行，但是其中的各个函数和类都有自己的名字，可以保证学习者不会被纸老虎吓住。
- 在生成式对抗网络学习中，我会列举出一些经典的生成式对抗网络模型，因为模型太多，并且仍在不断的更新进步之中，所以大家可以联系我，和我进行沟通和交流，或者推荐给我一些优秀的模型。
- 关于问题的交流，图像的数据，需要的同学可以到主页查看我的QQ或者邮箱，我会非常荣幸的提供力所能及的帮助，小伙伴加好友的时候一定要记得备注，不然我可能会忽视一些粗心的小伙伴。
小结
生成式对抗网络是计算机视觉的新晋成员，也是非常具有前景的任务之一，而且现在的网络模型的功能也越来越多，不仅仅是用于图像生成，而是运用于各种实际工程应用之中。自从深度学习的时代到来，各种神经网络结构百花齐放，很难说出最好的生成式对抗网络模型，可能一个模型适用于很多数据，但也不能说明某一个算法一定优于另一个算法，我们要做的就是尽可能多的学习各种各样的深度学习模型，然后吸取这些模型成功的原因，投入到自己的工程应用之中。