湾式生成对抗网络（Bayesian GAN）使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bayesgan 1. 项目介绍
本项目是基于Tensorflow的开源项目，实现了湾式生成对抗网络（Bayesian GAN）。湾式GAN通过引入贝叶斯理论，对生成器和判别器的权重引入了条件后验，并通过随机梯度哈密顿蒙特卡洛方法对这些后验进行边际化。这种方法在半监督学习问题上有准确的预测，并且在避免模式崩溃和表示数据的多重生成和判别模型方面有显著优势。
2. 项目快速启动
环境准备
- Python 2.7
- Tensorflow 1.0.0（安装指南：Tensorflow官方安装文档）
- Scikit-learn 0.17.1（可以通过
pip install scikit-learn==0.17.1安装）
或者，可以使用提供的environment.yml文件创建conda环境：
conda env create -f environment.yml -n bgan
source activate bgan
克隆仓库
git clone https://github.com/andrewgordonwilson/bayesgan.git
cd bayesgan
运行示例
以下命令将使用合成数据训练湾式GAN，并将结果保存在指定的<results_path>目录中。
./bgan_synth.py --x_dim 100 --z_dim 10 --numz 10 --out <results_path>
对于标准的GAN（对应于numz=1，这会强制使用最大似然估计），运行以下命令：
./bgan_synth.py --x_dim 100 --z_dim 10 --numz 1 --out <results_path>
3. 应用案例和最佳实践
半监督学习
湾式GAN在半监督学习问题上表现出色。以下是在MNIST、CIFAR10、CelebA和SVHN数据集上进行训练的示例。
数据准备
- MNIST数据集无需准备，任何
--data_path都可用。 - CIFAR10数据集需要从这里下载并解压，将包含
cifar-10-batches-py的目录路径作为--data_path。 - SVHN数据集需要从这里下载
train_32x32.mat和test_32x32.mat，将包含这些文件的目录路径作为--data_path。 - CelebA数据集需要安装openCV，并按照这里的说明下载数据。准备好数据后，运行
datasets/crop_faces.py来裁剪图片。
无监督训练
以下命令将在SVHN数据集上运行无监督学习。
./run_bgan.py --data_path <data_path> --dataset svhn --numz 10 --num_mcmc 2 --out_dir <results_path> --train_iter 75000 --save_samples --n_save 100
半监督训练
以下命令将使用run_bgan_semi.py脚本在MNIST数据集上进行半监督训练。
./run_bgan_semi.py --out_dir <results_path> --n_save 100 --z_dim 100 --data_path <data_path> --dataset mnist
4. 典型生态项目
本项目是贝叶斯深度学习领域的典型开源项目，与其它深度学习框架（如Tensorflow、PyTorch）和贝叶斯方法相关项目共同构成了一个丰富的开源生态系统。通过与其他项目的集成和互操作，可以进一步扩展其应用范围，例如：
- 与贝叶斯推理库如
Pyro、Tensorflow Probability集成，以增强模型的推理能力。 - 结合
Keras等高级API，简化模型的构建和训练流程。
通过这些集成，可以更好地探索贝叶斯GAN在生成模型、数据建模和优化问题中的应用潜力。