生成对抗网络学习笔记5----DCGAN（unsupervised representation learning with deep convolutional generative adv）的实现

首先是各种参考博客、链接等，表示感谢。

1、参考博客1：地址

——以下，开始正文。

1、DCGAN的简单总结

稳定的深度卷积GAN 架构指南:

所有的pooling层使用步幅卷积(判别网络)和微步幅度卷积(生成网络)进行替换。
在生成网络和判别网络上使用批处理规范化。
对于更深的架构移除全连接隐藏层。
在生成网络的所有层上使用RelU激活函数，除了输出层使用Tanh激活函数。
在判别网络的所有层上使用LeakyReLU激活函数。

图： LSUN 场景模型中使用的DCGAN生成网络。一个100维度的均匀分布z映射到一个有很多特征映射的小空间范围卷积。一连串的四个微步幅卷积（在最近的一些论文中它们错误地称为去卷积），将高层表征转换为64*64像素的图像。明显，没有使用全连接层和池化层。

2、DCGAN的实现

DCGAN原文作者是生成了卧室图片，这里参照前面写的参考链接中，来生成动漫人物头像。生成效果如下：

暂且先不放，因为还没开始做。

2.1 搜集原始数据集

首先是需要获取大量的动漫图像，这个可以利用爬虫爬取一个动漫网站：konachan.net的图片。爬虫的代码如下所示：

import requests  # http lib
from bs4 import BeautifulSoup  # climb lib
import os # operation system
import traceback # trace deviancedef download(url,filename):if os.path.exists(filename):print('file exists!')returntry:r = requests.get(url,stream=True,timeout=60)r.raise_for_status()with open(filename,'wb') as f:for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):if chunk: # filter out keep-alove new chunksf.write(chunk)f.flush()return filenameexcept KeyboardInterrupt:if os.path.exists(filename):os.remove(filename)return KeyboardInterruptexcept Exception:traceback.print_exc()if os.path.exists(filename):os.remove(filename)if os.path.exists('imgs') is False:os.makedirs('imgs')start = 1
end = 8000
for i in range(start, end+1):url = 'http://konachan.net/post?page=%d&tags=' % ihtml = requests.get(url).text # gain the web's informationsoup =  BeautifulSoup(html,'html.parser') # doc's string and jie xi qifor img in soup.find_all('img',class_="preview"):# 遍历所有preview类，找到img标签target_url = 'http:' + img['src']filename = os.path.join('imgs',target_url.split('/')[-1])download(target_url,filename)print('%d / %d' % (i,end))

目标是获取1万张图像，因为自己是在CPU上跑的，而且内存太小，太多图像根本训练不起来，就先少一点训练，看看效果。

截取部分图像如下所示：

现在已经有了基本的图像了，但我们的目标是生成动漫头像，不需要整张图像，而且其他的信息会干扰到训练，所以需要进行人脸检测截取人脸图像。

2.2 人脸检测截取人脸

通过基于opencv的人脸检测分类器，参考于lbpcascade_animeface。

首先，要使用这个分类器要先进行下载：

wget https://raw.githubusercontent.com/nagadomi/lbpcascade_animeface/master/lbpcascade_animeface.xml

下载完成后，运行以下代码对图像进行人脸截取。

import cv2
import sys
import os.path
from glob import globdef detect(filename,cascade_file="lbpcascade_animeface.xml"):if not os.path.isfile(cascade_file):raise RuntimeError("%s: not found" % cascade_file)cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)image = cv2.imread(filename)gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray = cv2.equalizeHist(gray)faces = cascade.detectMultiScale(gray,# detector optionsscaleFactor = 1.1,minNeighbors = 5,minSize = (48,48))for i,(x,y,w,h) in enumerate(faces):face = image[y: y+h, x:x+w, :]face = cv2.resize(face,(96,96))save_filename = '%s.jpg' % (os.path.basename(filename).split('.')[0])cv2.imwrite("faces/"+sace_filename,face)if __name__ == '__main__':if os.path.exists('faces') is False:os.makedirs('faces')file_list = glob('imgs/*.jpg')for filename in file_list:detect(filename)

处理后的图像如下所示：

2.3 源代码解析

参照于DCGAN-tensorflow。

总共获取11053张图像，人脸检测后得到3533张。

一共有4个文件，分别是main.py、model.py、ops.py、utils.py。

2.3.1 mian.py

原代码（98行）：

import os
import scipy.misc #
import numpy as npfrom model import DCGAN
from utils import pp, visualize, to_json, show_all_variablesimport tensorflow as tfflags = tf.app.flags
flags.DEFINE_integer("epoch", 25, "Epoch to train [25]")
flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.0002, "Learning rate of for adam [0.0002]")
flags.DEFINE_float("beta1", 0.5, "Momentum term of adam [0.5]")
flags.DEFINE_integer("train_size", np.inf, "The size of train images [np.inf]")
flags.DEFINE_integer("batch_size", 64, "The size of batch images [64]")
flags.DEFINE_integer("input_height", 108, "The size of image to use (will be center cropped). [108]")
flags.DEFINE_integer("input_width", None, "The size of image to use (will be center cropped). If None, same value as input_height [None]")
flags.DEFINE_integer("output_height", 64, "The size of the output images to produce [64]")
flags.DEFINE_integer("output_width", None, "The size of the output images to produce. If None, same value as output_height [None]")
flags.DEFINE_string("dataset", "celebA", "The name of dataset [celebA, mnist, lsun]")
flags.DEFINE_string("input_fname_pattern", "*.jpg", "Glob pattern of filename of input images [*]")
flags.DEFINE_string("checkpoint_dir", "checkpoint", "Directory name to save the checkpoints [checkpoint]")
flags.DEFINE_string("sample_dir", "samples", "Directory name to save the image samples [samples]")
flags.DEFINE_boolean("train", False, "True for training, False for testing [False]")
flags.DEFINE_boolean("crop", False, "True for training, False for testing [False]")
flags.DEFINE_boolean("visualize", False, "True for visualizing, False for nothing [False]")
FLAGS = flags.FLAGSdef main(_):pp.pprint(flags.FLAGS.__flags)if FLAGS.input_width is None:FLAGS.input_width = FLAGS.input_heightif FLAGS.output_width is None:FLAGS.output_width = FLAGS.output_heightif not os.path.exists(FLAGS.checkpoint_dir):os.makedirs(FLAGS.checkpoint_dir)if not os.path.exists(FLAGS.sample_dir):os.makedirs(FLAGS.sample_dir)#gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)run_config = tf.ConfigProto()run_config.gpu_options.allow_growth=Truewith tf.Session(config=run_config) as sess:if FLAGS.dataset == 'mnist':dcgan = DCGAN(sess,input_width=FLAGS.input_width,input_height=FLAGS.input_height,output_width=FLAGS.output_width,output_height=FLAGS.output_height,batch_size=FLAGS.batch_size,sample_num=FLAGS.batch_size,y_dim=10,dataset_name=FLAGS.dataset,input_fname_pattern=FLAGS.input_fname_pattern,crop=FLAGS.crop,checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,sample_dir=FLAGS.sample_dir)else:dcgan = DCGAN(sess,input_width=FLAGS.input_width,input_height=FLAGS.input_height,output_width=FLAGS.output_width,output_height=FLAGS.output_height,batch_size=FLAGS.batch_size,sample_num=FLAGS.batch_size,dataset_name=FLAGS.dataset,input_fname_pattern=FLAGS.input_fname_pattern,crop=FLAGS.crop,checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,sample_dir=FLAGS.sample_dir)show_all_variables()if FLAGS.train:dcgan.train(FLAGS)else:if not dcgan.load(FLAGS.checkpoint_dir)[0]:raise Exception("[!] Train a model first, then run test mode")# to_json("./web/js/layers.js", [dcgan.h0_w, dcgan.h0_b, dcgan.g_bn0],#                 [dcgan.h1_w, dcgan.h1_b, dcgan.g_bn1],#                 [dcgan.h2_w, dcgan.h2_b, dcgan.g_bn2],#                 [dcgan.h3_w, dcgan.h3_b, dcgan.g_bn3],#                 [dcgan.h4_w, dcgan.h4_b, None])# Below is codes for visualizationOPTION = 1visualize(sess, dcgan, FLAGS, OPTION)if __name__ == '__main__':tf.app.run()

该文件调用了model.py文件和utils.py文件。

step0：执行main函数之前首先进行flags的解析，TensorFlow底层使用了python-gflags项目，然后封装成tf.app.flags接口，也就是说TensorFlow通过设置flags来传递tf.app.run()所需要的参数，我们可以直接在程序运行前初始化flags，也可以在运行程序的时候设置命令行参数来达到传参的目的。

这里主要设置了：

epoch：迭代次数
learning_rate：学习速率，默认是0.002
beta1
train_size
batch_size：每次迭代的图像数量
input_height：需要指定输入图像的高
input_width：需要指定输入图像的宽
output_height：需要指定输出图像的高
output_width：需要指定输出图像的宽
dataset：需要指定处理哪个数据集
input_fname_pattern
checkpoint_dir
sample_dir
train：True for training, False for testing
crop：True for training, False for testing
visualize

step1：首先是打印参数数据，然后判断输入图像的输出图像的宽是否指定，如果没有指定，则等于其图像的高。

step2：然后判断checkpoint和sample的文件是否存在，不存在则创建。

step3：然后是设置session参数。tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置，详细内容可见这篇博客。

#tf.ConfigProto()的参数：
log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志
allow_soft_placement=True ： 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备
tf.ConfigProto(log_device_placement=True,allow_soft_placement=True)控制GPU资源使用率：
#allow growth
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)
# 使用allow_growth option，刚一开始分配少量的GPU容量，然后按需慢慢的增加，由于不会释放内存，所以会导致碎片

step4：运行session，首先判断处理的是哪个数据集，然后对应使用不同参数的DCGAN类，这个类会在model.py文件中定义。

step5：show所有与训练相关的变量。

step6：判断是训练还是测试，如果是训练，则进行训练；如果不是，判断是否有训练好的model，然后进行测试，如果没有先训练，则会提示“[!] Train a model first, then run test mode”。

step7：最后进行可视化，visualize(sess, dcgan, FLAGS, OPTION)。

main.py主要是调用前面定义好的模型、图像处理方法，来进行训练测试，程序的入口。

2.3.2 utils.py

源代码（250行）：

"""
Some codes from https://github.com/Newmu/dcgan_code
"""
from __future__ import division
import math
import json
import random
import pprint # print data_struct
import scipy.misc
import numpy as np
from time import gmtime, strftime
from six.moves import xrangeimport tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slimpp = pprint.PrettyPrinter()get_stddev = lambda x, k_h, k_w: 1/math.sqrt(k_w*k_h*x.get_shape()[-1])def show_all_variables():model_vars = tf.trainable_variables()slim.model_analyzer.analyze_vars(model_vars, print_info=True)def get_image(image_path, input_height, input_width,resize_height=64, resize_width=64,crop=True, grayscale=False):image = imread(image_path, grayscale)return transform(image, input_height, input_width,resize_height, resize_width, crop)def save_images(images, size, image_path):return imsave(inverse_transform(images), size, image_path)def imread(path, grayscale = False):if (grayscale):return scipy.misc.imread(path, flatten = True).astype(np.float)else:return scipy.misc.imread(path).astype(np.float)def merge_images(images, size):return inverse_transform(images)def merge(images, size):h, w = images.shape[1], images.shape[2]if (images.shape[3] in (3,4)):c = images.shape[3]img = np.zeros((h * size[0], w * size[1], c))for idx, image in enumerate(images):i = idx % size[1]j = idx // size[1]img[j * h:j * h + h, i * w:i * w + w, :] = imagereturn imgelif images.shape[3]==1:img = np.zeros((h * size[0], w * size[1]))for idx, image in enumerate(images):i = idx % size[1]j = idx // size[1]img[j * h:j * h + h, i * w:i * w + w] = image[:,:,0]return imgelse:raise ValueError('in merge(images,size) images parameter ''must have dimensions: HxW or HxWx3 or HxWx4')def imsave(images, size, path):image = np.squeeze(merge(images, size))return scipy.misc.imsave(path, image)def center_crop(x, crop_h, crop_w,resize_h=64, resize_w=64):if crop_w is None:crop_w = crop_hh, w = x.shape[:2]j = int(round((h - crop_h)/2.))i = int(round((w - crop_w)/2.))return scipy.misc.imresize(x[j:j+crop_h, i:i+crop_w], [resize_h, resize_w])def transform(image, input_height, input_width, resize_height=64, resize_width=64, crop=True):if crop:cropped_image = center_crop(image, input_height, input_width, resize_height, resize_width)else:cropped_image = scipy.misc.imresize(image, [resize_height, resize_width])return np.array(cropped_image)/127.5 - 1.def inverse_transform(images):return (images+1.)/2.def to_json(output_path, *layers):with open(output_path, "w") as layer_f:lines = ""for w, b, bn in layers:layer_idx = w.name.split('/')[0].split('h')[1]B = b.eval()if "lin/" in w.name:W = w.eval()depth = W.shape[1]else:W = np.rollaxis(w.eval(), 2, 0)depth = W.shape[0]biases = {"sy": 1, "sx": 1, "depth": depth, "w": ['%.2f' % elem for elem in list(B)]}if bn != None:gamma = bn.gamma.eval()beta = bn.beta.eval()gamma = {"sy": 1, "sx": 1, "depth": depth, "w": ['%.2f' % elem for elem in list(gamma)]}beta = {"sy": 1, "sx": 1, "depth": depth, "w": ['%.2f' % elem for elem in list(beta)]}else:gamma = {"sy": 1, "sx": 1, "depth": 0, "w": []}beta = {"sy": 1, "sx": 1, "depth": 0, "w": []}if "lin/" in w.name:fs = []for w in W.T:fs.append({"sy": 1, "sx": 1, "depth": W.shape[0], "w": ['%.2f' % elem for elem in list(w)]})lines += """var layer_%s = {"layer_type": "fc", "sy": 1, "sx": 1, "out_sx": 1, "out_sy": 1,"stride": 1, "pad": 0,"out_depth": %s, "in_depth": %s,"biases": %s,"gamma": %s,"beta": %s,"filters": %s};""" % (layer_idx.split('_')[0], W.shape[1], W.shape[0], biases, gamma, beta, fs)else:fs = []for w_ in W:fs.append({"sy": 5, "sx": 5, "depth": W.shape[3], "w": ['%.2f' % elem for elem in list(w_.flatten())]})lines += """var layer_%s = {"layer_type": "deconv", "sy": 5, "sx": 5,"out_sx": %s, "out_sy": %s,"stride": 2, "pad": 1,"out_depth": %s, "in_depth": %s,"biases": %s,"gamma": %s,"beta": %s,"filters": %s};""" % (layer_idx, 2**(int(layer_idx)+2), 2**(int(layer_idx)+2),W.shape[0], W.shape[3], biases, gamma, beta, fs)layer_f.write(" ".join(lines.replace("'","").split()))def make_gif(images, fname, duration=2, true_image=False):import moviepy.editor as mpydef make_frame(t):try:x = images[int(len(images)/duration*t)]except:x = images[-1]if true_image:return x.astype(np.uint8)else:return ((x+1)/2*255).astype(np.uint8)clip = mpy.VideoClip(make_frame, duration=duration)clip.write_gif(fname, fps = len(images) / duration)def visualize(sess, dcgan, config, option):image_frame_dim = int(math.ceil(config.batch_size**.5))if option == 0:z_sample = np.random.uniform(-0.5, 0.5, size=(config.batch_size, dcgan.z_dim))samples = sess.run(dcgan.sampler, feed_dict={dcgan.z: z_sample})save_images(samples, [image_frame_dim, image_frame_dim], './samples/test_%s.png' % strftime("%Y%m%d%H%M%S", gmtime()))elif option == 1:values = np.arange(0, 1, 1./config.batch_size)for idx in xrange(100):print(" [*] %d" % idx)z_sample = np.zeros([config.batch_size, dcgan.z_dim])for kdx, z in enumerate(z_sample):z[idx] = values[kdx]if config.dataset == "mnist":y = np.random.choice(10, config.batch_size)y_one_hot = np.zeros((config.batch_size, 10))y_one_hot[np.arange(config.batch_size), y] = 1samples = sess.run(dcgan.sampler, feed_dict={dcgan.z: z_sample, dcgan.y: y_one_hot})else:samples = sess.run(dcgan.sampler, feed_dict={dcgan.z: z_sample})save_images(samples, [image_frame_dim, image_frame_dim], './samples/test_arange_%s.png' % (idx))elif option == 2:values = np.arange(0, 1, 1./config.batch_size)for idx in [random.randint(0, 99) for _ in xrange(100)]:print(" [*] %d" % idx)z = np.random.uniform(-0.2, 0.2, size=(dcgan.z_dim))z_sample = np.tile(z, (config.batch_size, 1))#z_sample = np.zeros([config.batch_size, dcgan.z_dim])for kdx, z in enumerate(z_sample):z[idx] = values[kdx]if config.dataset == "mnist":y = np.random.choice(10, config.batch_size)y_one_hot = np.zeros((config.batch_size, 10))y_one_hot[np.arange(config.batch_size), y] = 1samples = sess.run(dcgan.sampler, feed_dict={dcgan.z: z_sample, dcgan.y: y_one_hot})else:samples = sess.run(dcgan.sampler, feed_dict={dcgan.z: z_sample})try:make_gif(samples, './samples/test_gif_%s.gif' % (idx))except:save_images(samples, [image_frame_dim, image_frame_dim], './samples/test_%s.png' % strftime("%Y%m%d%H%M%S", gmtime()))elif option == 3:values = np.arange(0, 1, 1./config.batch_size)for idx in xrange(100):print(" [*] %d" % idx)z_sample = np.zeros([config.batch_size, dcgan.z_dim])for kdx, z in enumerate(z_sample):z[idx] = values[kdx]samples = sess.run(dcgan.sampler, feed_dict={dcgan.z: z_sample})make_gif(samples, './samples/test_gif_%s.gif' % (idx))elif option == 4:image_set = []values = np.arange(0, 1, 1./config.batch_size)for idx in xrange(100):print(" [*] %d" % idx)z_sample = np.zeros([config.batch_size, dcgan.z_dim])for kdx, z in enumerate(z_sample): z[idx] = values[kdx]image_set.append(sess.run(dcgan.sampler, feed_dict={dcgan.z: z_sample}))make_gif(image_set[-1], './samples/test_gif_%s.gif' % (idx))new_image_set = [merge(np.array([images[idx] for images in image_set]), [10, 10]) \for idx in range(64) + range(63, -1, -1)]make_gif(new_image_set, './samples/test_gif_merged.gif', duration=8)def image_manifold_size(num_images):manifold_h = int(np.floor(np.sqrt(num_images)))manifold_w = int(np.ceil(np.sqrt(num_images)))assert manifold_h * manifold_w == num_imagesreturn manifold_h, manifold_w

这份代码主要是定义了各种对图像处理的函数，相当于其他3个文件的头文件。

step0：首先定义了一个pp = pprint.PrettyPrinter()，以方便打印数据结构信息，详细信息可见这篇博客。

step1：定义了get_stddev函数，是三个参数乘积后开平方的倒数，应该是为了随机化用。

step2：定义show_all_variables()函数。首先，tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表；然后用tensorflow.contrib.slim中的model_analyzer.analyze_vars打印出所有与训练相关的变量信息。用法如下：

-代码：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slimx1=tf.Variable(tf.constant(1,shape=[1],dtype=tf.float32),name='x11')
x2=tf.Variable(tf.constant(2,shape=[1],dtype=tf.float32),name='x22')
m=tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99,5)
v=tf.trainable_variables()
for i in v:print 233print iprint 23333333
slim.model_analyzer.analyze_vars(v,print_info=True)
print 23333333

-结果截图如下：

-
注：从step3-step11，都是在定义一些图像处理的函数，它们之间相互调用。

step3：定义get_image(image_path,input_height,input_width,resize_height=64, resize_width=64,crop=True, grayscale=False)函数。首先根据图像路径参数读取路径，根据灰度化参数选择是否进行灰度化。然后对图像参照输入的参数进行裁剪。

step4：定义save_images(images,size,image_path)函数。调用imsave(inverse_transform(images), size, image_path)函数并返回新图像。

step5：定义imread(path, grayscale = False)函数。调用cipy.misc.imread()函数，判断grayscale参数是否进行范围灰度化，并进行类型转换为np.float。

step6：定义merge_images(images, size)函数。调用inverse_transform(images)函数，并返回新图像。

step7：定义merge(images, size)函数。首先获取image的高和宽。然后判断image是RGB图还是灰度图，以分别进行不同的处理。如果通道数是3或4，则对每一批次（如，batch_size=64）的所有图像，用0初始化一张原始图像放大8*8的图像，然后循环，依次将所有图像填入大图像，并且返回这张大图像。如果通道数是1，也是一样，只不过填入图像的时候只填一个通道的信息。如果不是上述两种情况，则抛出错误提示。

step8：定义imsave(images, size, path)函数。首先将merge()函数返回的图像，用 np.squeeze()函数移除长度为1的轴。然后利用scipy.misc.imsave()函数将新图像保存到指定路径中。

step9：定义center_crop(x, crop_h, crop_w,resize_h=64, resize_w=64)函数。对图像的H和W与crop的H和W相减，得到取整的值，根据这个值作为下标依据来scipy.misc.resize图像。

step10：定义transform(image, input_height, input_width,resize_height=64, resize_width=64, crop=True)函数。对输入的图像进行裁剪，如果crop为true，则使用center_crop()函数，对图像的H和W与crop的H和W相减，得到取整的值，根据这个值作为下标依据来scipy.misc.resize图像；否则不对图像进行其他操作，直接scipy.misc.resize为64*64大小的图像。最后返回图像。

step11：定义inverse_transform(images)函数。对图像进行翻转后返回新图像。

总结下来，这几个函数相互调用，主要实现了3个图像操作功能：获取图像get_image()，负责读取图像，返回图像裁剪后的新图像；保存图像save_images()，负责将一个batch中所有图像保存为一张大图像并返回；图像翻转merge_images()，负责不知道怎么得翻转的，返回新图像。它们之间的相互关系如下图所示。

step12：定义to_json(output_path, *layers)函数。应该是获取每一层的权值、偏置值什么的，但貌似代码中没有用到这个函数，所以先不管，后面用到再说。

step13：定义make_gif(images, fname, duration=2, true_image=False)函数。利用moviepy.editor模块来制作动图，为了可视化用的。函数又定义了一个函数make_frame(t)，首先根据图像集的长度和持续的时间做一个除法，然后返回每帧图像。最后视频修剪并制作成GIF动画。

step14：定义visualize(sess, dcgan, config, option)函数。分为0、1、2、3、4种option。如果option=0，则之间显示生产的样本‘如果option=1，根据不同数据集不一样的处理，并利用前面的save_images()函数将sample保存下来；等等。本次在main.py中选用option=1。

step15：定义image_manifold_size(num_images)函数。首先获取图像数量的开平方后向下取整的h和向上取整的w，然后设置一个assert断言，如果h*w与图像数量相等，则返回h和w，否则断言错误提示。

这就是全部utils.py全部内容，主要负责图像的一些基本操作，获取图像、保存图像、图像翻转，和利用moviepy模块可视化训练过程。

2.3.3 ops.py

源代码（105行）：

import math
import numpy as np
import tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import opsfrom utils import *try:image_summary = tf.image_summaryscalar_summary = tf.scalar_summaryhistogram_summary = tf.histogram_summarymerge_summary = tf.merge_summarySummaryWriter = tf.train.SummaryWriter
except:image_summary = tf.summary.imagescalar_summary = tf.summary.scalarhistogram_summary = tf.summary.histogrammerge_summary = tf.summary.mergeSummaryWriter = tf.summary.FileWriterif "concat_v2" in dir(tf):def concat(tensors, axis, *args, **kwargs):return tf.concat_v2(tensors, axis, *args, **kwargs)
else:def concat(tensors, axis, *args, **kwargs):return tf.concat(tensors, axis, *args, **kwargs)class batch_norm(object):def __init__(self, epsilon=1e-5, momentum = 0.9, name="batch_norm"):with tf.variable_scope(name):self.epsilon  = epsilonself.momentum = momentumself.name = namedef __call__(self, x, train=True):return tf.contrib.layers.batch_norm(x,decay=self.momentum, updates_collections=None,epsilon=self.epsilon,scale=True,is_training=train,scope=self.name)def conv_cond_concat(x, y):"""Concatenate conditioning vector on feature map axis."""x_shapes = x.get_shape()y_shapes = y.get_shape()return concat([x, y*tf.ones([x_shapes[0], x_shapes[1], x_shapes[2], y_shapes[3]])], 3)def conv2d(input_, output_dim, k_h=5, k_w=5, d_h=2, d_w=2, stddev=0.02,name="conv2d"):with tf.variable_scope(name):w = tf.get_variable('w', [k_h, k_w, input_.get_shape()[-1], output_dim],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev))conv = tf.nn.conv2d(input_, w, strides=[1, d_h, d_w, 1], padding='SAME')biases = tf.get_variable('biases', [output_dim], initializer=tf.constant_initializer(0.0))conv = tf.reshape(tf.nn.bias_add(conv, biases), conv.get_shape())return convdef deconv2d(input_, output_shape,k_h=5, k_w=5, d_h=2, d_w=2, stddev=0.02,name="deconv2d", with_w=False):with tf.variable_scope(name):# filter : [height, width, output_channels, in_channels]w = tf.get_variable('w', [k_h, k_w, output_shape[-1], input_.get_shape()[-1]],initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=stddev))try:deconv = tf.nn.conv2d_transpose(input_, w, output_shape=output_shape,strides=[1, d_h, d_w, 1])# Support for verisons of TensorFlow before 0.7.0except AttributeError:deconv = tf.nn.deconv2d(input_, w, output_shape=output_shape,strides=[1, d_h, d_w, 1])biases = tf.get_variable('biases', [output_shape[-1]], initializer=tf.constant_initializer(0.0))deconv = tf.reshape(tf.nn.bias_add(deconv, biases), deconv.get_shape())if with_w:return deconv, w, biaseselse:return deconvdef lrelu(x, leak=0.2, name="lrelu"):return tf.maximum(x, leak*x)def linear(input_, output_size, scope=None, stddev=0.02, bias_start=0.0, with_w=False):shape = input_.get_shape().as_list()with tf.variable_scope(scope or "Linear"):matrix = tf.get_variable("Matrix", [shape[1], output_size], tf.float32,tf.random_normal_initializer(stddev=stddev))bias = tf.get_variable("bias", [output_size],initializer=tf.constant_initializer(bias_start))if with_w:return tf.matmul(input_, matrix) + bias, matrix, biaselse:return tf.matmul(input_, matrix) + bias

该文件调用了utils.py文件。

step0：首先导入tensorflow.python.framework模块，包含了tensorflow中图、张量等的定义操作。

step1：然后是一个try…except部分，定义了一堆变量：image_summary 、scalar_summary、histogram_summary、merge_summary、SummaryWriter，都是从相应的tensorflow中获取的。如果可是直接获取，则获取，否则从tf.summary中获取。

step2：用来连接多个tensor。利用dir(tf)判断”concat_v2”是否在里面，如果在的话，定义一个concat(tensors, axis, *args, **kwargs)函数，并返回tf.concat_v2(tensors, axis, *args, **kwargs)；否则也定义concat(tensors, axis, *args, **kwargs)函数，只不过返回的是tf.concat(tensors, axis, *args, **kwargs)。其中，tf.concat使用如下：

t1=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
t2=tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]])
t3=tf.concat([t1,t2],0)
t4=tf.concat([t1,t2],1)
print t1
print t2
print t3
print t4

step3：定义一个batch_norm类，包含两个函数init和call函数。首先在init(self, epsilon=1e-5, momentum = 0.9, name=”batch_norm”)函数中，定义一个name参数名字的变量，初始化self变量epsilon、momentum 、name。在call(self, x, train=True)函数中，利用tf.contrib.layers.batch_norm函数批处理规范化。

step4：定义conv_cond_concat(x,y)函数。连接x,y与Int32型的[x_shapes[0], x_shapes[1], x_shapes[2], y_shapes[3]]维度的张量乘积。

step5：定义conv2d(input_, output_dim, k_h=5, k_w=5, d_h=2,d_w=2, stddev=0.02,name=”conv2d”)函数。卷积函数：获取随机正态分布权值、实现卷积、获取初始偏置值，获取添加偏置值后的卷积变量并返回。

step6：定义deconv2d(input_, output_shape,k_h=5, k_w=5, d_h=2, d_w=2, stddev=0.02,name=”deconv2d”, with_w=False):函数。解卷积函数：获取随机正态分布权值、解卷积，获取初始偏置值，获取添加偏置值后的卷积变量，判断with_w是否为真，真则返回解卷积、权值、偏置值，否则返回解卷积。

step7：定义lrelu(x, leak=0.2, name=”lrelu”)函数。定义一个lrelu激励函数。

step8：定义linear(input_, output_size, scope=None, stddev=0.02, bias_start=0.0, with_w=False)函数。进行线性运算，获取一个随机正态分布矩阵，获取初始偏置值，如果with_w为真，则返回xw+b，权值w和偏置值b；否则返回xw+b。

这个文件主要定义了一些变量连接的函数、批处理规范化的函数、卷积函数、解卷积函数、激励函数、线性运算函数。

2.3.4 model.py

源代码（530行）：

from __future__ import division
import os
import time
import math
from glob import glob  # file path search
import tensorflow as tf
import numpy as np
from six.moves import xrangefrom ops import *
from utils import *def conv_out_size_same(size, stride):return int(math.ceil(float(size) / float(stride)))class DCGAN(object):def __init__(self, sess, input_height=108, input_width=108, crop=True,batch_size=64, sample_num = 64, output_height=64, output_width=64,y_dim=None, z_dim=100, gf_dim=64, df_dim=64,gfc_dim=1024, dfc_dim=1024, c_dim=3, dataset_name='default',input_fname_pattern='*.jpg', checkpoint_dir=None, sample_dir=None):"""Args:sess: TensorFlow sessionbatch_size: The size of batch. Should be specified before training.y_dim: (optional) Dimension of dim for y. [None]z_dim: (optional) Dimension of dim for Z. [100]gf_dim: (optional) Dimension of gen filters in first conv layer. [64]df_dim: (optional) Dimension of discrim filters in first conv layer. [64]gfc_dim: (optional) Dimension of gen units for for fully connected layer. [1024]dfc_dim: (optional) Dimension of discrim units for fully connected layer. [1024]c_dim: (optional) Dimension of image color. For grayscale input, set to 1. [3]"""self.sess = sessself.crop = cropself.batch_size = batch_sizeself.sample_num = sample_numself.input_height = input_heightself.input_width = input_widthself.output_height = output_heightself.output_width = output_widthself.y_dim = y_dimself.z_dim = z_dimself.gf_dim = gf_dimself.df_dim = df_dimself.gfc_dim = gfc_dimself.dfc_dim = dfc_dim# batch normalization : deals with poor initialization helps gradient flowself.d_bn1 = batch_norm(name='d_bn1')self.d_bn2 = batch_norm(name='d_bn2')if not self.y_dim:self.d_bn3 = batch_norm(name='d_bn3')self.g_bn0 = batch_norm(name='g_bn0')self.g_bn1 = batch_norm(name='g_bn1')self.g_bn2 = batch_norm(name='g_bn2')if not self.y_dim:self.g_bn3 = batch_norm(name='g_bn3')self.dataset_name = dataset_nameself.input_fname_pattern = input_fname_patternself.checkpoint_dir = checkpoint_dirif self.dataset_name == 'mnist':self.data_X, self.data_y = self.load_mnist()self.c_dim = self.data_X[0].shape[-1]else:self.data = glob(os.path.join("./data", self.dataset_name, self.input_fname_pattern))imreadImg = imread(self.data[0]);if len(imreadImg.shape) >= 3: #check if image is a non-grayscale image by checking channel numberself.c_dim = imread(self.data[0]).shape[-1]else:self.c_dim = 1self.grayscale = (self.c_dim == 1)self.build_model()def build_model(self):if self.y_dim:self.y= tf.placeholder(tf.float32, [self.batch_size, self.y_dim], name='y')if self.crop:image_dims = [self.output_height, self.output_width, self.c_dim]else:image_dims = [self.input_height, self.input_width, self.c_dim]self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, [self.batch_size] + image_dims, name='real_images')inputs = self.inputsself.z = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.z_dim], name='z')self.z_sum = histogram_summary("z", self.z)if self.y_dim:self.G = self.generator(self.z, self.y)self.D, self.D_logits = \self.discriminator(inputs, self.y, reuse=False)self.sampler = self.sampler(self.z, self.y)self.D_, self.D_logits_ = \self.discriminator(self.G, self.y, reuse=True)else:self.G = self.generator(self.z)self.D, self.D_logits = self.discriminator(inputs)self.sampler = self.sampler(self.z)self.D_, self.D_logits_ = self.discriminator(self.G, reuse=True)self.d_sum = histogram_summary("d", self.D)self.d__sum = histogram_summary("d_", self.D_)self.G_sum = image_summary("G", self.G)def sigmoid_cross_entropy_with_logits(x, y):try:return tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=x, labels=y)except:return tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=x, targets=y)self.d_loss_real = tf.reduce_mean(sigmoid_cross_entropy_with_logits(self.D_logits, tf.ones_like(self.D)))self.d_loss_fake = tf.reduce_mean(sigmoid_cross_entropy_with_logits(self.D_logits_, tf.zeros_like(self.D_)))self.g_loss = tf.reduce_mean(sigmoid_cross_entropy_with_logits(self.D_logits_, tf.ones_like(self.D_)))self.d_loss_real_sum = scalar_summary("d_loss_real", self.d_loss_real)self.d_loss_fake_sum = scalar_summary("d_loss_fake", self.d_loss_fake)self.d_loss = self.d_loss_real + self.d_loss_fakeself.g_loss_sum = scalar_summary("g_loss", self.g_loss)self.d_loss_sum = scalar_summary("d_loss", self.d_loss)t_vars = tf.trainable_variables()self.d_vars = [var for var in t_vars if 'd_' in var.name]self.g_vars = [var for var in t_vars if 'g_' in var.name]self.saver = tf.train.Saver()def train(self, config):d_optim = tf.train.AdamOptimizer(config.learning_rate, beta1=config.beta1) \.minimize(self.d_loss, var_list=self.d_vars)g_optim = tf.train.AdamOptimizer(config.learning_rate, beta1=config.beta1) \.minimize(self.g_loss, var_list=self.g_vars)try:tf.global_variables_initializer().run()except:tf.initialize_all_variables().run()self.g_sum = merge_summary([self.z_sum, self.d__sum,self.G_sum, self.d_loss_fake_sum, self.g_loss_sum])self.d_sum = merge_summary([self.z_sum, self.d_sum, self.d_loss_real_sum, self.d_loss_sum])self.writer = SummaryWriter("./logs", self.sess.graph)sample_z = np.random.uniform(-1, 1, size=(self.sample_num , self.z_dim))if config.dataset == 'mnist':sample_inputs = self.data_X[0:self.sample_num]sample_labels = self.data_y[0:self.sample_num]else:sample_files = self.data[0:self.sample_num]sample = [get_image(sample_file,input_height=self.input_height,input_width=self.input_width,resize_height=self.output_height,resize_width=self.output_width,crop=self.crop,grayscale=self.grayscale) for sample_file in sample_files]if (self.grayscale):sample_inputs = np.array(sample).astype(np.float32)[:, :, :, None]else:sample_inputs = np.array(sample).astype(np.float32)counter = 1start_time = time.time()could_load, checkpoint_counter = self.load(self.checkpoint_dir)if could_load:counter = checkpoint_counterprint(" [*] Load SUCCESS")else:print(" [!] Load failed...")for epoch in xrange(config.epoch):if config.dataset == 'mnist':batch_idxs = min(len(self.data_X), config.train_size) // config.batch_sizeelse:      self.data = glob(os.path.join("./data", config.dataset, self.input_fname_pattern))batch_idxs = min(len(self.data), config.train_size) // config.batch_sizefor idx in xrange(0, batch_idxs):if config.dataset == 'mnist':batch_images = self.data_X[idx*config.batch_size:(idx+1)*config.batch_size]batch_labels = self.data_y[idx*config.batch_size:(idx+1)*config.batch_size]else:batch_files = self.data[idx*config.batch_size:(idx+1)*config.batch_size]batch = [get_image(batch_file,input_height=self.input_height,input_width=self.input_width,resize_height=self.output_height,resize_width=self.output_width,crop=self.crop,grayscale=self.grayscale) for batch_file in batch_files]if self.grayscale:batch_images = np.array(batch).astype(np.float32)[:, :, :, None]else:batch_images = np.array(batch).astype(np.float32)batch_z = np.random.uniform(-1, 1, [config.batch_size, self.z_dim]) \.astype(np.float32)if config.dataset == 'mnist':# Update D network_, summary_str = self.sess.run([d_optim, self.d_sum],feed_dict={ self.inputs: batch_images,self.z: batch_z,self.y:batch_labels,})self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Update G network_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],feed_dict={self.z: batch_z, self.y:batch_labels,})self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Run g_optim twice to make sure that d_loss does not go to zero (different from paper)_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],feed_dict={ self.z: batch_z, self.y:batch_labels })self.writer.add_summary(summary_str, counter)errD_fake = self.d_loss_fake.eval({self.z: batch_z, self.y:batch_labels})errD_real = self.d_loss_real.eval({self.inputs: batch_images,self.y:batch_labels})errG = self.g_loss.eval({self.z: batch_z,self.y: batch_labels})else:# Update D network_, summary_str = self.sess.run([d_optim, self.d_sum],feed_dict={ self.inputs: batch_images, self.z: batch_z })self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Update G network_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],feed_dict={ self.z: batch_z })self.writer.add_summary(summary_str, counter)# Run g_optim twice to make sure that d_loss does not go to zero (different from paper)_, summary_str = self.sess.run([g_optim, self.g_sum],feed_dict={ self.z: batch_z })self.writer.add_summary(summary_str, counter)errD_fake = self.d_loss_fake.eval({ self.z: batch_z })errD_real = self.d_loss_real.eval({ self.inputs: batch_images })errG = self.g_loss.eval({self.z: batch_z})counter += 1print("Epoch: [%2d] [%4d/%4d] time: %4.4f, d_loss: %.8f, g_loss: %.8f" \% (epoch, idx, batch_idxs,time.time() - start_time, errD_fake+errD_real, errG))if np.mod(counter, 100) == 1:if config.dataset == 'mnist':samples, d_loss, g_loss = self.sess.run([self.sampler, self.d_loss, self.g_loss],feed_dict={self.z: sample_z,self.inputs: sample_inputs,self.y:sample_labels,})save_images(samples, image_manifold_size(samples.shape[0]),'./{}/train_{:02d}_{:04d}.png'.format(config.sample_dir, epoch, idx))print("[Sample] d_loss: %.8f, g_loss: %.8f" % (d_loss, g_loss)) else:try:samples, d_loss, g_loss = self.sess.run([self.sampler, self.d_loss, self.g_loss],feed_dict={self.z: sample_z,self.inputs: sample_inputs,},)save_images(samples, image_manifold_size(samples.shape[0]),'./{}/train_{:02d}_{:04d}.png'.format(config.sample_dir, epoch, idx))print("[Sample] d_loss: %.8f, g_loss: %.8f" % (d_loss, g_loss)) except:print("one pic error!...")if np.mod(counter, 500) == 2:self.save(config.checkpoint_dir, counter)def discriminator(self, image, y=None, reuse=False):with tf.variable_scope("discriminator") as scope:if reuse:scope.reuse_variables()if not self.y_dim:h0 = lrelu(conv2d(image, self.df_dim, name='d_h0_conv'))h1 = lrelu(self.d_bn1(conv2d(h0, self.df_dim*2, name='d_h1_conv')))h2 = lrelu(self.d_bn2(conv2d(h1, self.df_dim*4, name='d_h2_conv')))h3 = lrelu(self.d_bn3(conv2d(h2, self.df_dim*8, name='d_h3_conv')))h4 = linear(tf.reshape(h3, [self.batch_size, -1]), 1, 'd_h4_lin')return tf.nn.sigmoid(h4), h4else:yb = tf.reshape(y, [self.batch_size, 1, 1, self.y_dim])x = conv_cond_concat(image, yb)h0 = lrelu(conv2d(x, self.c_dim + self.y_dim, name='d_h0_conv'))h0 = conv_cond_concat(h0, yb)h1 = lrelu(self.d_bn1(conv2d(h0, self.df_dim + self.y_dim, name='d_h1_conv')))h1 = tf.reshape(h1, [self.batch_size, -1])      h1 = concat([h1, y], 1)h2 = lrelu(self.d_bn2(linear(h1, self.dfc_dim, 'd_h2_lin')))h2 = concat([h2, y], 1)h3 = linear(h2, 1, 'd_h3_lin')return tf.nn.sigmoid(h3), h3def generator(self, z, y=None):with tf.variable_scope("generator") as scope:if not self.y_dim:s_h, s_w = self.output_height, self.output_widths_h2, s_w2 = conv_out_size_same(s_h, 2), conv_out_size_same(s_w, 2)s_h4, s_w4 = conv_out_size_same(s_h2, 2), conv_out_size_same(s_w2, 2)s_h8, s_w8 = conv_out_size_same(s_h4, 2), conv_out_size_same(s_w4, 2)s_h16, s_w16 = conv_out_size_same(s_h8, 2), conv_out_size_same(s_w8, 2)# project `z` and reshapeself.z_, self.h0_w, self.h0_b = linear(z, self.gf_dim*8*s_h16*s_w16, 'g_h0_lin', with_w=True)self.h0 = tf.reshape(self.z_, [-1, s_h16, s_w16, self.gf_dim * 8])h0 = tf.nn.relu(self.g_bn0(self.h0))self.h1, self.h1_w, self.h1_b = deconv2d(h0, [self.batch_size, s_h8, s_w8, self.gf_dim*4], name='g_h1', with_w=True)h1 = tf.nn.relu(self.g_bn1(self.h1))h2, self.h2_w, self.h2_b = deconv2d(h1, [self.batch_size, s_h4, s_w4, self.gf_dim*2], name='g_h2', with_w=True)h2 = tf.nn.relu(self.g_bn2(h2))h3, self.h3_w, self.h3_b = deconv2d(h2, [self.batch_size, s_h2, s_w2, self.gf_dim*1], name='g_h3', with_w=True)h3 = tf.nn.relu(self.g_bn3(h3))h4, self.h4_w, self.h4_b = deconv2d(h3, [self.batch_size, s_h, s_w, self.c_dim], name='g_h4', with_w=True)return tf.nn.tanh(h4)else:s_h, s_w = self.output_height, self.output_widths_h2, s_h4 = int(s_h/2), int(s_h/4)s_w2, s_w4 = int(s_w/2), int(s_w/4)# yb = tf.expand_dims(tf.expand_dims(y, 1),2)yb = tf.reshape(y, [self.batch_size, 1, 1, self.y_dim])z = concat([z, y], 1)h0 = tf.nn.relu(self.g_bn0(linear(z, self.gfc_dim, 'g_h0_lin')))h0 = concat([h0, y], 1)h1 = tf.nn.relu(self.g_bn1(linear(h0, self.gf_dim*2*s_h4*s_w4, 'g_h1_lin')))h1 = tf.reshape(h1, [self.batch_size, s_h4, s_w4, self.gf_dim * 2])h1 = conv_cond_concat(h1, yb)h2 = tf.nn.relu(self.g_bn2(deconv2d(h1,[self.batch_size, s_h2, s_w2, self.gf_dim * 2], name='g_h2')))h2 = conv_cond_concat(h2, yb)return tf.nn.sigmoid(deconv2d(h2, [self.batch_size, s_h, s_w, self.c_dim], name='g_h3'))def sampler(self, z, y=None):with tf.variable_scope("generator") as scope:scope.reuse_variables()if not self.y_dim:s_h, s_w = self.output_height, self.output_widths_h2, s_w2 = conv_out_size_same(s_h, 2), conv_out_size_same(s_w, 2)s_h4, s_w4 = conv_out_size_same(s_h2, 2), conv_out_size_same(s_w2, 2)s_h8, s_w8 = conv_out_size_same(s_h4, 2), conv_out_size_same(s_w4, 2)s_h16, s_w16 = conv_out_size_same(s_h8, 2), conv_out_size_same(s_w8, 2)# project `z` and reshapeh0 = tf.reshape(linear(z, self.gf_dim*8*s_h16*s_w16, 'g_h0_lin'),[-1, s_h16, s_w16, self.gf_dim * 8])h0 = tf.nn.relu(self.g_bn0(h0, train=False))h1 = deconv2d(h0, [self.batch_size, s_h8, s_w8, self.gf_dim*4], name='g_h1')h1 = tf.nn.relu(self.g_bn1(h1, train=False))h2 = deconv2d(h1, [self.batch_size, s_h4, s_w4, self.gf_dim*2], name='g_h2')h2 = tf.nn.relu(self.g_bn2(h2, train=False))h3 = deconv2d(h2, [self.batch_size, s_h2, s_w2, self.gf_dim*1], name='g_h3')h3 = tf.nn.relu(self.g_bn3(h3, train=False))h4 = deconv2d(h3, [self.batch_size, s_h, s_w, self.c_dim], name='g_h4')return tf.nn.tanh(h4)else:s_h, s_w = self.output_height, self.output_widths_h2, s_h4 = int(s_h/2), int(s_h/4)s_w2, s_w4 = int(s_w/2), int(s_w/4)# yb = tf.reshape(y, [-1, 1, 1, self.y_dim])yb = tf.reshape(y, [self.batch_size, 1, 1, self.y_dim])z = concat([z, y], 1)h0 = tf.nn.relu(self.g_bn0(linear(z, self.gfc_dim, 'g_h0_lin'), train=False))h0 = concat([h0, y], 1)h1 = tf.nn.relu(self.g_bn1(linear(h0, self.gf_dim*2*s_h4*s_w4, 'g_h1_lin'), train=False))h1 = tf.reshape(h1, [self.batch_size, s_h4, s_w4, self.gf_dim * 2])h1 = conv_cond_concat(h1, yb)h2 = tf.nn.relu(self.g_bn2(deconv2d(h1, [self.batch_size, s_h2, s_w2, self.gf_dim * 2], name='g_h2'), train=False))h2 = conv_cond_concat(h2, yb)return tf.nn.sigmoid(deconv2d(h2, [self.batch_size, s_h, s_w, self.c_dim], name='g_h3'))def load_mnist(self):data_dir = os.path.join("./data", self.dataset_name)fd = open(os.path.join(data_dir,'train-images-idx3-ubyte'))loaded = np.fromfile(file=fd,dtype=np.uint8)trX = loaded[16:].reshape((60000,28,28,1)).astype(np.float)fd = open(os.path.join(data_dir,'train-labels-idx1-ubyte'))loaded = np.fromfile(file=fd,dtype=np.uint8)trY = loaded[8:].reshape((60000)).astype(np.float)fd = open(os.path.join(data_dir,'t10k-images-idx3-ubyte'))loaded = np.fromfile(file=fd,dtype=np.uint8)teX = loaded[16:].reshape((10000,28,28,1)).astype(np.float)fd = open(os.path.join(data_dir,'t10k-labels-idx1-ubyte'))loaded = np.fromfile(file=fd,dtype=np.uint8)teY = loaded[8:].reshape((10000)).astype(np.float)trY = np.asarray(trY)teY = np.asarray(teY)X = np.concatenate((trX, teX), axis=0)y = np.concatenate((trY, teY), axis=0).astype(np.int)seed = 547np.random.seed(seed)np.random.shuffle(X)np.random.seed(seed)np.random.shuffle(y)y_vec = np.zeros((len(y), self.y_dim), dtype=np.float)for i, label in enumerate(y):y_vec[i,y[i]] = 1.0return X/255.,y_vec@propertydef model_dir(self):return "{}_{}_{}_{}".format(self.dataset_name, self.batch_size,self.output_height, self.output_width)def save(self, checkpoint_dir, step):model_name = "DCGAN.model"checkpoint_dir = os.path.join(checkpoint_dir, self.model_dir)if not os.path.exists(checkpoint_dir):os.makedirs(checkpoint_dir)self.saver.save(self.sess,os.path.join(checkpoint_dir, model_name),global_step=step)def load(self, checkpoint_dir):import reprint(" [*] Reading checkpoints...")checkpoint_dir = os.path.join(checkpoint_dir, self.model_dir)ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path)self.saver.restore(self.sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))counter = int(next(re.finditer("(\d+)(?!.*\d)",ckpt_name)).group(0))print(" [*] Success to read {}".format(ckpt_name))return True, counterelse:print(" [*] Failed to find a checkpoint")return False, 0

这个文件就是DCGAN模型定义的函数。调用了utils.py文件和ops.py文件。

step0：定义conv_out_size_same(size, stride)函数。大小和步幅。

step1：然后是定义了DCGAN类，剩余代码都是在写DCGAN类，所以下面几步都是在这个类里面定义进行的。

step2：定义类的初始化函数 init。主要是对一些默认的参数进行初始化。包括session、crop、批处理大小batch_size、样本数量sample_num、输入与输出的高和宽、各种维度、生成器与判别器的批处理、数据集名字、灰度值、构建模型函数，需要注意的是，要判断数据集的名字是否是mnist，是的话则直接用load_mnist()函数加载数据，否则需要从本地data文件夹中读取数据，并将图像读取为灰度图。

step3：定义构建模型函数build_model(self)。

首先判断y_dim，然后用tf.placeholder占位符定义并初始化y。
判断crop是否为真，是的话是进行测试，图像维度是输出图像的维度；否则是输入图像的维度。
利用tf.placeholder定义inputs，是真实数据的向量。
定义并初始化生成器用到的噪音z，z_sum。
再次判断y_dim，如果为真，用噪音z和标签y初始化生成器G、用输入inputs初始化判别器D和D_logits、样本、用G和y初始化D_和D_logits；如果为假，跟上面一样初始化各种变量，只不过都没有标签y。
将5中的D、D_、G分别放在d_sum、d__sum、G_sum。
定义sigmoid交叉熵损失函数sigmoid_cross_entropy_with_logits(x, y)。都是调用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits函数，只不过一个是训练，y是标签，一个是测试，y是目标。
定义各种损失值。真实数据的判别损失值d_loss_real、虚假数据的判别损失值d_loss_fake、生成器损失值g_loss、判别器损失值d_loss。
定义训练的所有变量t_vars。
定义生成和判别的参数集。
最后是保存。

step4：定义训练函数train(self, config)。

定义判别器优化器d_optim和生成器优化器g_optim。
变量初始化。
分别将关于生成器和判别器有关的变量各合并到一个变量中，并写入事件文件中。
噪音z初始化。
根据数据集是否为mnist的判断，进行输入数据和标签的获取。这里使用到了utils.py文件中的get_image函数。
定义计数器counter和起始时间start_time。
加载检查点，并判断加载是否成功。
开始for epoch in xrange(config.epoch)循环训练。先判断数据集是否是mnist，获取批处理的大小。
开始for idx in xrange(0, batch_idxs)循环训练，判断数据集是否是mnist，来定义初始化批处理图像和标签。
定义初始化噪音z。
判断数据集是否是mnist，来更新判别器网络和生成器网络，这里就不管mnist数据集是怎么处理的，其他数据集是，运行生成器优化器两次，以确保判别器损失值不会变为0，然后是判别器真实数据损失值和虚假数据损失值、生成器损失值。
输出本次批处理中训练参数的情况，首先是第几个epoch，第几个batch，训练时间，判别器损失值，生成器损失值。
每100次batch训练后，根据数据集是否是mnist的不同，获取样本、判别器损失值、生成器损失值，调用utils.py文件的save_images函数，保存训练后的样本，并以epoch、batch的次数命名文件。然后打印判别器损失值和生成器损失值。
每500次batch训练后，保存一次检查点。

step5：定义判别器函数discriminator(self, image, y=None, reuse=False)。

利用with tf.variable_scope(“discriminator”) as scope，在一个作用域 scope 内共享一些变量。
对scope利用reuse_variables()进行重利用。
如果为假，则直接设置5层，前4层为使用lrelu激活函数的卷积层，最后一层是使用线性层，最后返回h4和sigmoid处理后的h4。
如果为真，则首先将Y_dim变为yb，然后利用ops.py文件中的conv_cond_concat函数，连接image与yb得到x，然后设置4层网络，前3层是使用lrelu激励函数的卷积层，最后一层是线性层，最后返回h3和sigmoid处理后的h3。

step6：定义生成器函数generator(self, z, y=None)。

利用with tf.variable_scope(“generator”) as scope，在一个作用域 scope 内共享一些变量。
根据y_dim是否为真，进行判别网络的设置。
如果为假：首先获取输出的宽和高，然后根据这一值得到更多不同大小的高和宽的对。然后获取h0层的噪音z，权值w，偏置值b，然后利用relu激励函数。h1层，首先对h0层解卷积得到本层的权值和偏置值，然后利用relu激励函数。h2、h3等同于h1。h4层，解卷积h3，然后直接返回使用tanh激励函数后的h4。
如果为真：首先也是获取输出的高和宽，根据这一值得到更多不同大小的高和宽的对。然后获取yb和噪音z。h0层，使用relu激励函数，并与1连接。h1层，对线性全连接后使用relu激励函数，并与yb连接。h2层，对解卷积后使用relu激励函数，并与yb连接。最后返回解卷积、sigmoid处理后的h2。

step7：定义sampler(self, z, y=None)函数。

利用tf.variable_scope(“generator”) as scope，在一个作用域 scope 内共享一些变量。
对scope利用reuse_variables()进行重利用。
根据y_dim是否为真，进行判别网络的设置。
然后就跟生成器差不多，不在赘述。

step8：定义load_mnist(self)函数。这个主要是针对mnist数据集设置的，所以暂且不考虑，过。

step9：定义model_dir(self)函数。返回数据集名字，batch大小，输出的高和宽。

step10：定义save(self, checkpoint_dir, step)函数。保存训练好的模型。创建检查点文件夹，如果路径不存在，则创建；然后将其保存在这个文件夹下。

step11：定义load(self, checkpoint_dir)函数。读取检查点，获取路径，重新存储检查点，并且计数。打印成功读取的提示；如果没有路径，则打印失败的提示。

以上，就是model.py所有内容，主要是定义了DCGAN的类，完成了生成判别网络的实现。

2.4 训练

现在，整个4个文件都已经分析完毕，开始运行。

step0：由于我们使用的动漫人脸数据集，所以我们需要在源文件的路径下，建一个data文件夹，然后将放有数据的文件夹放在这个data文件夹中，如下所示。

step1：运行命令如下，需要制定各种参数，如我们的输入数据的高宽，输出的高宽，是哪个数据集，是否测试、训练，运行几个epoch。

python main.py --image_size 96 --output_size 48 --dataset faces --crop True --train True --epoch 10

step2：中间结果

这是第0个epoch，前3个batch：

新生成的文件：

step3：训练和测试结果

第一个epoch：

第9个epoch：

看得出来，效果并不咋地，与参考更是相差甚远，这是因为训练数据只有3000+，而且总共训练了10个epoch。本来只是先试试，毕竟是纯cpu在跑，还有2个G，哎。

step4：这次训练数据选了16383张，epoch==300，跑了一晚上了，今天来看才到第5个epoch，嗯，慢慢等。

step5：重新在服务器上训练，这次选了参考博客上提供的数据集，因为前两次自己采集处理的数据集，或是因为数据集过小，训练效果差强人意，所以直接拿这个5万左右的数据集来试试。epoch==300。

step6：效果太差了。也不知道是哪里的问题，先把结果截图放上去，等有空再查查是什么原因。（严重怀疑是我的数据集有问题，因为当时在本地跑时对数据操作过，可能出现了问题。后面有空再弄吧）

结果标题代表第几个epoch第几个batch。

2.5 结果

3、总结