AI图像天生

要通过代码实现AI图像天生，可以利用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或GANs等技术。下面是一个简单的示例代码，演示如何利用GANs天生手写数字图像：

1. import torch
2. import torchvision
3. import torchvision.transforms as transforms
4. import torch.nn as nn
5. import torch.optim as optim
6. from torchvision.utils import save_image
7. import os
9. # 数据预处理
10. transform = transforms.Compose([
11.     transforms.ToTensor(),
12.     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
13. ])
15. # 加载MNIST数据集
16. trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
17. trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
19. # 定义生成器和判别器网络
20. class Generator(nn.Module):
21.     def __init__(self):
22.         super(Generator, self).__init__()
23.         self.model = nn.Sequential(
24.             nn.Linear(100, 256),
25.             nn.ReLU(),
26.             nn.Linear(256, 784),
27.             nn.Tanh()
28.         )
30.     def forward(self, x):
31.         return self.model(x)
33. class Discriminator(nn.Module):
34.     def __init__(self):
35.         super(Discriminator, self).__init__()
36.         self.model = nn.Sequential(
37.             nn.Linear(784, 256),
38.             nn.LeakyReLU(0.2),
39.             nn.Linear(256, 1),
40.             nn.Sigmoid()
41.         )
43.     def forward(self, x):
44.         return self.model(x)
46. # 初始化网络和优化器
47. device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
48. gen = Generator().to(device)
49. disc = Discriminator().to(device)
50. criterion = nn.BCELoss()
51. gen_optimizer = optim.Adam(gen.parameters(), lr=0.0002)
52. disc_optimizer = optim.Adam(disc.parameters(), lr=0.0002)
54. # 训练GANs模型
55. num_epochs = 50
56. for epoch in range(num_epochs):
57.     for i, data in enumerate(trainloader, 0):
58.         real_images, _ = data
59.         real_images = real_images.view(real_images.size(0), -1).to(device)
60.         real_labels = torch.ones(real_images.size(0), 1).to(device)
61.         fake_labels = torch.zeros(real_images.size(0), 1).to(device)
63.         # 训练判别器
64.         disc.zero_grad()
65.         real_outputs = disc(real_images)
66.         real_loss = criterion(real_outputs, real_labels)
67.         real_score = real_outputs
69.         z = torch.randn(real_images.size(0), 100).to(device)
70.         fake_images = gen(z)
71.         fake_outputs = disc(fake_images)
72.         fake_loss = criterion(fake_outputs, fake_labels)
73.         fake_score = fake_outputs
75.         d_loss = real_loss + fake_loss
76.         d_loss.backward()
77.         disc_optimizer.step()
79.         # 训练生成器
80.         gen.zero_grad()
81.         z = torch.randn(real_images.size(0), 100).to(device)
82.         fake_images = gen(z)
83.         outputs = disc(fake_images)
84.         g_loss = criterion(outputs, real_labels)
85.         g_loss.backward()
86.         gen_optimizer.step()
88.         print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], d_loss: %.4f, g_loss: %.4f, D(x): %.2f, D(G(z)): %.2f'
89.               % (epoch, num_epochs, i, len(trainloader), d_loss.item(), g_loss.item(), real_score.mean().item(), fake_score.mean().item()))
91.     if epoch % 10 == 0:
92.         if not os.path.exists('images'):
93.             os.mkdir('images')
94.         save_image(fake_images.view(fake_images.size(0), 1, 28, 28), 'images/{}.png'.format(epoch))

复制代码

这段代码实现了一个简单的基于GANs的手写数字天生器。在训练过程中，天生器和判别器瓜代训练，以使天生器天生更传神的手写数字图像。留意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能须要更复杂的网络结构和更多的训练数据。

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