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简介：GAN生成对抗网络本质上是一种思想，其依靠神经网络能够拟合任意函数的能力，设计了一种架构来实现数据的生成。

原理：GAN的原理就是最小化生成器Generator的损失，但是在最小化损失的过程中加入了一个约束，这个约束就是使Generator生成的数据满足我们指定数据的分布，GAN的巧妙之处在于使用一个神经网络(鉴别器Discriminator)来自动判断生成的数据是否符合我们所需要的分布。

实现细节：

一：

        准备好我们想要让生成器生成的数据类型，比如MINIST手写数字集，包含1-10十个数字，一共60000张图片。生成器的目的就是学习这个数据集的分布。

二，

        定义一个生成器，用于判别一张图片是实际的还是生成器生成的，当生成器完美学习得到数据分布之后，鉴别器可能就分不清图片是生成器的还是实际的，这样的话生成器就能生成我们想要的图片了。

        生成器的训练过程为：实际数据输出结果1，生成数据输出结果为0，目的是学会区分真假数据，相当于提供一个约束，使生成数据符合指定分布。当鉴别生成器的数据分布时，只需要更新鉴别器的参数权重，不能够通过计算图将生成器的参数进行更新。

三，

        定义一个生成器，给定一个输入，他就能生成1-10里面的一个数字的图片。生成器的反向更新是根据鉴别器的损失来确定(被约束进行反向更新)。生成器的网络权重参数是单独的，反向更新时，只需要更新计算图当中属于生成器部分的参数。

下面给出生成1-0-1-0数据格式的代码：

# %%
import torch
import numpy
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt# %%
def gennerate1010():return torch.FloatTensor([numpy.random.uniform(0.9,1.1),numpy.random.uniform(0.,.1),numpy.random.uniform(0.9,1.1),numpy.random.uniform(0.0,.1)])# %%
def genneratexxxx():return torch.rand(4)# %%
class Discrimer(nn.Module):def __init__(self) -> None:father_obj = super(Discrimer,self)father_obj.__init__()self.create_model()self.counter = 0self.progress = []def create_model(self):self.model = nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.Sigmoid(),nn.Linear(3,1),nn.Sigmoid(),           )self.loss_functon = nn.MSELoss()self.optimiser = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=0.01)def forward(self,x):return self.model(x)def train(self,x,targets):outputs = self.forward(x)loss = self.loss_functon(outputs,targets)self.counter += 1if self.counter%10 == 0:self.progress.append(loss.item())if self.counter%10000 == 0:print(self.counter)self.optimiser.zero_grad()loss.backward()self.optimiser.step()def plotprogress(self):plt.plot(self.progress,marker='*')plt.show()# %%
class Gennerater(nn.Module):def __init__(self) -> None:father_obj = super(Gennerater,self)father_obj.__init__()self.create_model()self.counter = 0self.progress = []def create_model(self):self.model = nn.Sequential(nn.Linear(1,3),nn.Sigmoid(),nn.Linear(3,4),nn.Sigmoid(),           )# 这个优化器只能优化生成器部分的参数self.optimiser = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=0.01)def forward(self,x):return self.model(x)def train(self,D,x,targets):g_outputs = self.forward(x)d_outputs = D.forward(g_outputs)# 使用鉴别器的loss函数，但是只更新生成器的参数，生成器的参数需要根据鉴别器的约束进行更新loss = D.loss_functon(d_outputs,targets)self.counter += 1if self.counter%10 == 0:self.progress.append(loss.item())if self.counter%10000 == 0:print(self.counter)self.optimiser.zero_grad()loss.backward()self.optimiser.step()def plotprogress(self):plt.plot(self.progress,marker='*')plt.show()# %%
D = Discrimer()# %%
G = Gennerater()# %%
for id in range(15000):# 喂入实际数据给鉴别器D.train(gennerate1010(),torch.FloatTensor([1.]))# 喂入生成的数据，使用detach从计算图脱离，用于更新鉴别器，而生成器得不到更新D.train(G.forward(torch.FloatTensor([0.5]).detach()),torch.FloatTensor([0.0]))G.train(D,torch.FloatTensor([0.5]),torch.FloatTensor([1.]))# %%
D.plotprogress()# %%
G.plotprogress()# %%
G.forward(torch.FloatTensor([0.5]))

参考：PyTorch生成对抗网络编程