DeepDream：图像合成教程

1.导包：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import IPython.display as display
import PIL.Image
from tensorflow.keras.preprocessing import image

2. 相关函数：

#图像标准化
def normalize_image(img):img = 255*(img+1.0)/2.0return tf.cast(img,tf.uint8)

#图像可视化
def show_image(img):display.display(PIL.Image.fromarray(np.array(img)))

#保存图像文件函数
def save_image(img,file_name):PIL.Image.fromarray(np.array(img)).save(file_name)

#读取图像
def read_image(file_name,max_dim=None):img = PIL.Image.open(file_name)if max_dim:img.thumbnail((max_dim,max_dim))return np.array(img)

3.读取图像：

#读取图像
image_file= r"D:\1\people.jpg"
original_img = read_image(image_file,max_dim=1200)
show_image(original_img)

4.导入V3模型：

#导入V3模型
base_model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=False,weights='imagenet')
base_model.summary()

5. 激活指定的卷积层：

layer_names=['mixed3','mixed5']layers=[base_model.get_layer(name).output for name in layer_names]

6. 创建特征提取模型：

#创建特征提取模型
dream_model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input,outputs=layers)

7.损失函数：

def calc_loss(img,model):#对图像做变形，由（300，300，3）扩展为（1-样本数，300，300，3）img=tf.expand_dims(img,axis=0)#图像通过模型前向传播得到计算结果layer_activations = model(img)losses = []for act in layer_activations:loss = tf.math.reduce_mean(act)losses.append(loss)#返回选中每通道的计算结果return tf.reduce_sum(losses)

8.图像优化函数：

#定义图像优化过程函数
def render_deepdream(model,img,steps=100,step_size=0.01,verbose=1):for n in tf.range(steps):with tf.GradientTape() as tape:#对img进行梯度变换tape.watch(img)loss = calc_loss(img,model)#计算损失相对于输入图像像素的梯度gradients = tape.gradient(loss,img)#归一化梯度值gradients /= tf.math.reduce_std(gradients) +1e-8#在梯度上升中，损失值越来越大，因此可以直接添加损失值到图像中，因为他们的shape相同img = img+gradients*step_sizeimg = tf.clip_by_value(img,-1,1)#输出过程提示信息if(verbose ==1):if((n+1)%10==0):print("Step {}/{},loss {}".format(n+1,steps,loss))return img

9.图像载入模型：

img = tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img_noise)
img = tf.convert_to_tensor(img)

10.开始训练：

import timestart = time.time()
print("开始做梦...")#调用优化过程
dream_img = render_deepdream(dream_model,img,steps=1000,step_size=0.01)end = time.time()
end-start
print("梦醒时分....")#标准化图像
dream_img = normalize_image(dream_img)#显示结果图像
show_image(dream_img)#保存结果图像
file_name = 'deepdream_{}.jpg'.format(layer_names)
save_image(dream_img,file_name)
print("环境已保存为：".format(file_name))

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