import tensorflow as tf
# 定义生成器
def generator(input_dim):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_dim=input_dim),
tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(784, activation='sigmoid')
])
return model
# 定义判别器
def discriminator():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_dim=784),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
return model
# 定义训练函数
def train(generator, discriminator, epochs, batch_size):
# 优化器
generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.0001)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.0001)
# 损失函数
cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
for epoch in range(epochs):
for _ in range(batch_size):
# 生成噪声作为生成器的输入
noise = tf.random.normal([batch_size, 100])
# 生成假图像
generated_images = generator(noise)
# 真实图像
real_images = tf.random.uniform([batch_size, 784], minval=0, maxval=1)
# 训练判别器
with tf.GradientTape() as disc_tape:
disc_real_output = discriminator(real_images)
disc_fake_output = discriminator(generated_images)
disc_real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(disc_real_output), disc_real_output)
disc_fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(disc_fake_output), disc_fake_output)
discriminator_loss = disc_real_loss + disc_fake_loss
gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(discriminator_loss, discriminator.trainable_variables)
discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))
# 训练生成器
with tf.GradientTape() as gen_tape:
gen_output = discriminator(generator(noise))
generator_loss = cross_entropy(tf.ones_like(gen_output), gen_output)
gradients_of_generator = gen_tape.gradient(generator_loss, generator.trainable_variables)
generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables))
# 调用训练函数
generator_model = generator(100)
discriminator_model = discriminator()
train(generator_model, discriminator_model, epochs=100, batch_size=64)
AIGC:人工智能内容生成的革命
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