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import tensorflow as tf # 导入tensorflow
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入手写数字数据集
import numpy as np # 导入numpy
import matplotlib.pyplot as plt # plt是绘图工具，在训练过程中用于输出可视化结果
import matplotlib.gridspec as gridspec # gridspec是图片排列工具，在训练过程中用于输出可视化结果
import os # 导入os
def save(saver, sess, logdir, step): # 保存模型的save函数
model_name = 'model' # 模型名前缀
checkpoint_path = os.path.join(logdir, model_name) # 保存路径
saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=step) # 保存模型
print('The checkpoint has been created.')
def xavier_init(size): # 初始化参数时使用的xavier_init函数
in_dim = size[0]
xavier_stddev = 1. / tf.sqrt(in_dim / 2.) # 初始化标准差
return tf.random_normal(shape=size, stddev=xavier_stddev) # 返回初始化的结果
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) # X表示真的样本(即真实的手写数字)
D_W1 = tf.Variable(xavier_init([784, 128])) # 表示使用xavier方式初始化的判别器的D_W1参数，是一个784行128列的矩阵
D_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[128])) # 表示全零方式初始化的判别器的D_1参数，是一个长度为128的向量
D_W2 = tf.Variable(xavier_init([128, 1])) # 表示使用xavier方式初始化的判别器的D_W2参数，是一个128行1列的矩阵
D_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[1])) ##表示全零方式初始化的判别器的D_1参数，是一个长度为1的向量
theta_D = [D_W1, D_W2, D_b1, D_b2] # theta_D表示判别器的可训练参数集合
Z = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 100]) # Z表示生成器的输入(在这里是噪声)，是一个N列100行的矩阵
G_W1 = tf.Variable(xavier_init([100, 128])) # 表示使用xavier方式初始化的生成器的G_W1参数，是一个100行128列的矩阵
G_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[128])) # 表示全零方式初始化的生成器的G_b1参数，是一个长度为128的向量
G_W2 = tf.Variable(xavier_init([128, 784])) # 表示使用xavier方式初始化的生成器的G_W2参数，是一个128行784列的矩阵
G_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[784])) # 表示全零方式初始化的生成器的G_b2参数，是一个长度为784的向量
theta_G = [G_W1, G_W2, G_b1, G_b2] # theta_G表示生成器的可训练参数集合
def sample_Z(m, n): # 生成维度为[m, n]的随机噪声作为生成器G的输入
return np.random.uniform(-1., 1., size=[m, n])
def generator(z): # 生成器，z的维度为[N, 100]
G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z, G_W1) + G_b1) # 输入的随机噪声乘以G_W1矩阵加上偏置G_b1，G_h1维度为[N, 128]
G_log_prob = tf.matmul(G_h1, G_W2) + G_b2 # G_h1乘以G_W2矩阵加上偏置G_b2，G_log_prob维度为[N, 784]
G_prob = tf.nn.sigmoid(G_log_prob) # G_log_prob经过一个sigmoid函数，G_prob维度为[N, 784]
return G_prob # 返回G_prob
def discriminator(x): # 判别器，x的维度为[N, 784]
D_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, D_W1) + D_b1) # 输入乘以D_W1矩阵加上偏置D_b1，D_h1维度为[N, 128]
D_logit = tf.matmul(D_h1, D_W2) + D_b2 # D_h1乘以D_W2矩阵加上偏置D_b2，D_logit维度为[N, 1]
D_prob = tf.nn.sigmoid(D_logit) # D_logit经过一个sigmoid函数，D_prob维度为[N, 1]
return D_prob, D_logit # 返回D_prob, D_logit
def plot(samples): # 保存图片时使用的plot函数
fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) # 初始化一个4行4列包含16张子图像的图片
gs = gridspec.GridSpec(4, 4) # 调整子图的位置
gs.update(wspace=0.05, hspace=0.05) # 置子图间的间距
for i, sample in enumerate(samples): # 依次将16张子图填充进需要保存的图像
ax = plt.subplot(gs[i])
plt.axis('off')
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_aspect('equal')
plt.imshow(sample.reshape(28, 28), cmap='Greys_r')
return fig
G_sample = generator(Z) # 取得生成器的生成结果
D_real, D_logit_real = discriminator(X) # 取得判别器判别的真实手写数字的结果
D_fake, D_logit_fake = discriminator(G_sample) # 取得判别器判别的生成的手写数字的结果
D_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_real, labels=tf.ones_like(
D_logit_real))) # 对判别器对真实样本的判别结果计算误差(将结果与1比较)
D_loss_fake = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake, labels=tf.zeros_like(
D_logit_fake))) # 对判别器对虚假样本(即生成器生成的手写数字)的判别结果计算误差(将结果与0比较)
D_loss = D_loss_real + D_loss_fake # 判别器的误差
G_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake, labels=tf.ones_like(
D_logit_fake))) # 生成器的误差(将判别器返回的对虚假样本的判别结果与1比较)
dreal_loss_sum = tf.summary.scalar("dreal_loss", D_loss_real) # 记录判别器判别真实样本的误差
dfake_loss_sum = tf.summary.scalar("dfake_loss", D_loss_fake) # 记录判别器判别虚假样本的误差
d_loss_sum = tf.summary.scalar("d_loss", D_loss) # 记录判别器的误差
g_loss_sum = tf.summary.scalar("g_loss", G_loss) # 记录生成器的误差
summary_writer = tf.summary.FileWriter('snapshots/', graph=tf.get_default_graph()) # 日志记录器
D_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(D_loss, var_list=theta_D) # 判别器的训练器
G_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(G_loss, var_list=theta_G) # 生成器的训练器
mb_size = 128 # 训练的batch_size
Z_dim = 100 # 生成器输入的随机噪声的列的维度
mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True) # mnist是手写数字数据集
sess = tf.Session() # 会话层
sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 初始化所有可训练参数
if not os.path.exists('out/'): # 初始化训练过程中的可视化结果的输出文件夹
os.makedirs('out/')
if not os.path.exists('snapshots/'): # 初始化训练过程中的模型保存文件夹
os.makedirs('snapshots/')
saver = tf.train.Saver(var_list=tf.global_variables(), max_to_keep=50) # 模型的保存器
i = 0 # 训练过程中保存的可视化结果的索引
for it in range(1000000): # 训练100万次
if it % 1000 == 0: # 每训练1000次就保存一下结果
samples = sess.run(G_sample, feed_dict={Z: sample_Z(16, Z_dim)})
fig = plot(samples) # 通过plot函数生成可视化结果
plt.savefig('out/{}.png'.format(str(i).zfill(3)), bbox_inches='tight') # 保存可视化结果
i += 1
plt.close(fig)
X_mb, _ = mnist.train.next_batch(mb_size) # 得到训练一个batch所需的真实手写数字(作为判别器的输入)
# 下面是得到训练一次的结果，通过sess来run出来
_, D_loss_curr, dreal_loss_sum_value, dfake_loss_sum_value, d_loss_sum_value = sess.run(
[D_solver, D_loss, dreal_loss_sum, dfake_loss_sum, d_loss_sum],
feed_dict={X: X_mb, Z: sample_Z(mb_size, Z_dim)})
_, G_loss_curr, g_loss_sum_value = sess.run([G_solver, G_loss, g_loss_sum], feed_dict={Z: sample_Z(mb_size, Z_dim)})
if it % 100 == 0: # 每过100次记录一下日志，可以通过tensorboard查看
summary_writer.add_summary(dreal_loss_sum_value, it)
summary_writer.add_summary(dfake_loss_sum_value, it)
summary_writer.add_summary(d_loss_sum_value, it)
summary_writer.add_summary(g_loss_sum_value, it)
if it % 1000 == 0: # 每训练1000次输出一下结果
save(saver, sess, 'snapshots/', it)
print('Iter: {}'.format(it))
print('D loss: {:.4}'.format(D_loss_curr))
print('G_loss: {:.4}'.format(G_loss_curr))
print()