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CGAN通过在生成器和判别器中均使用标签信息进行训练，不仅能产生特定标签的数据，还能够提高生成数据的质量；SGAN（Semi-Supervised GAN)通过使判别器/分类器重建标签信息来提高生成数据的质量。既然这两种思路都可以提高生成数据的质量，于是ACGAN综合了以上两种思路，既使用标签信息进行训练，同时也重建标签信息，结合CGAN和SGAN的优点，从而进一步提升生成样本的质量，并且还能根据指定的标签相应的样本。

1. ACGAN的网络结构为：

ACGAN的网络结构框图

        生成器的输入包含C_vector和Noise_data两个部分，其中C_vector为训练数据标签信息的One-hot编码张量，其形状为：（batch_size, num_class) ；Noise_data的形状为：（batch_size, latent_dim）。然后将两者进行拼接，拼接完成后，得到的输入张量为：（batch_size, num_class + latent_dim）。生成器的的输出张量为：（batch_size, channel, Height, Width）。

        判别器的输入为：（batch_size, channel, Height, Width）； 判别的器的输出为两部分，一部分是源数据真假的判断，形状为：（batch_size, 1），一部分是输入数据的分类结果，形状为：（batch_size, class_num）。因此判别器的最后一层有两个并列的全连接层，分别得到这两部分的输出结果，即判别器的输出有两个张量（真假判断张量和分类结果张量）。

2. ACGAN的损失函数：

        对于判别器而言，既希望分类正确，又希望能正确分辨数据的真假；对于生成器而言，也希望能够分类正确，当时希望判别器不能正确分辨假数据。

D_real, C_real = Discriminator( real_imgs)         # real_img 为输入的真实训练图片

D_real_loss = torch.nn.BCELoss(D_real, Y_real)          #  Y_real为真实数据的标签，真数据都为-1，假数据都为+1

C_real_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(C_real, Y_vec)        # Y_vec为训练数据One-hot编码的标签张量

gen_imgs = Generator(noise， Y_vec)

D_fake, C_fake = Discriminator(gen_imgs)

D_fake_loss = torch.nn.BCELoss(D_fake, Y_fake)

C_fake_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(C_fake, Y_vec)

D_loss = D_real_loss + C_real_loss + D_fake_loss + C_fake_loss

生成器的损失函数：  

gen_imgs = Generator(noise, Y_vec)

D_fake, C_fake = Discriminator(gen_imgs)

D_fake_loss = torch.nn.BCELoss(D_fake, Y_real)

C_fake_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(C_fake, Y_vec)

G_loss = D_fake_loss + C_fake_loss

class Discriminator(nn.Module):  # 定义判别器def __init__(self, img_size=(64, 64), num_classes=2):  # 初始化方法super(Discriminator, self).__init__()  # 继承初始化方法self.img_size = img_size  # 图片尺寸，默认为（64.64）三通道图片self.num_classes = num_classes  # 类别数self.conv1 = nn.Conv2d(3, 128, 4, 2, 1)  # conv操作self.conv2 = nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1)  # conv操作self.bn2 = nn.BatchNorm2d(256)  # bn操作self.conv3 = nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1)  # conv操作self.bn3 = nn.BatchNorm2d(512)  # bn操作self.conv4 = nn.Conv2d(512, 1024, 4, 2, 1)  # conv操作self.bn4 = nn.BatchNorm2d(1024)  # bn操作self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(0.2)  # leakyrelu激活函数self.linear1 = nn.Linear(int(1024 * (self.img_size[0] / 2 ** 4) * (self.img_size[1] / 2 ** 4)), 1)  # linear映射self.linear2 = nn.Linear(int(1024 * (self.img_size[0] / 2 ** 4) * (self.img_size[1] / 2 ** 4)),self.num_classes)  # linear映射self.sigmoid = nn.Sigmoid()  # sigmoid激活函数self.softmax = nn.Softmax(dim=1)  # softmax激活函数self._init_weitghts()  # 模型权重初始化def _init_weitghts(self):  # 定义模型权重初始化方法for m in self.modules():  # 遍历模型结构if isinstance(m, nn.Conv2d):  # 如果当前结构是convnn.init.normal_(m.weight, 0, 0.02)  # w采用正态分布初始化nn.init.constant_(m.bias, 0)  # b设为0elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):  # 如果当前结构是bnnn.init.constant_(m.weight, 1)  # w设为1nn.init.constant_(m.bias, 0)  # b设为0elif isinstance(m, nn.Linear):  # 如果当前结构是linearnn.init.normal_(m.weight, 0, 0.02)  # w采用正态分布初始化nn.init.constant_(m.bias, 0)  # b设为0def forward(self, x):  # 前传函数x = self.conv1(x)  # conv，(n,3,64,64)-->(n,128,32,32)x = self.leakyrelu(x)  # leakyrelu激活函数x = self.conv2(x)  # conv，(n,128,32,32)-->(n,256,16,16)x = self.bn2(x)  # bn操作x = self.leakyrelu(x)  # leakyrelu激活函数x = self.conv3(x)  # conv，(n,256,16,16)-->(n,512,8,8)x = self.bn3(x)  # bn操作x = self.leakyrelu(x)  # leakyrelu激活函数x = self.conv4(x)  # conv，(n,512,8,8)-->(n,1024,4,4)x = self.bn4(x)  # bn操作x = self.leakyrelu(x)  # leakyrelu激活函数x = torch.flatten(x, 1)  # 三维特征压缩至一位特征向量，(n,1024,4,4)-->(n,1024*4*4)# 根据特征向量x，计算图片真假的得分validity = self.linear1(x)  # linear映射，(n,1024*4*4)-->(n,1)validity = self.sigmoid(validity)  # sigmoid激活函数，将输出压缩至(0,1)# 根据特征向量x，计算图片分类的标签label = self.linear2(x)  # linear映射，(n,1024*4*4)-->(n,2)label = self.softmax(label)  # softmax激活函数，将输出压缩至(0,1)return (validity, label)  # 返回(图像真假的得分，图片分类的标签)class Generator(nn.Module):  # 定义生成器def __init__(self, img_size=(64, 64), num_classes=2, latent_dim=100):  # 初始化方法super(Generator, self).__init__()  # 继承初始化方法self.img_size = img_size  # 图片尺寸，默认为（64.64）三通道图片self.num_classes = num_classes  # 类别数self.latent_dim = latent_dim  # 输入噪声长度，默认为100self.linear = nn.Linear(self.latent_dim, 4 * 4 * 1024)  # linear映射self.bn0 = nn.BatchNorm2d(1024)  # bn操作self.deconv1 = nn.ConvTranspose2d(1024, 512, 4, 2, 1)  # transconv操作self.bn1 = nn.BatchNorm2d(512)  # bn操作self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1)  # transconv操作self.bn2 = nn.BatchNorm2d(256)  # bn操作self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1)  # transconv操作self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)  # bn操作self.deconv4 = nn.ConvTranspose2d(128, 3, 4, 2, 1)  # transconv操作self.relu = nn.ReLU(inplace=True)  # relu激活函数self.tanh = nn.Tanh()  # tanh激活函数self.embedding = nn.Embedding(self.num_classes, self.latent_dim)  # embedding操作self._init_weitghts()  # 模型权重初始化def _init_weitghts(self):  # 定义模型权重初始化方法for m in self.modules():  # 遍历模型结构if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d):  # 如果当前结构是transconvnn.init.normal_(m.weight, 0, 0.02)  # w采用正态分布初始化nn.init.constant_(m.bias, 0)  # b设为0elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):  # 如果当前结构是bnnn.init.constant_(m.weight, 1)  # w设为1nn.init.constant_(m.bias, 0)  # b设为0elif isinstance(m, nn.Linear):  # 如果当前结构是linearnn.init.normal_(m.weight, 0, 0.02)  # w采用正态分布初始化nn.init.constant_(m.bias, 0)  # b设为0def forward(self, input: tuple):  # 前传函数noise, label = input  # 从输入的元组中获取噪声向量和标签信息label = self.embedding(label)  # 标签信息经过embedding操作，变成与噪声向量尺寸相同的稠密向量z = torch.multiply(noise, label)  # 噪声向量与标签稠密向量相乘，得到带有标签信息的噪声向量z = self.linear(z)  # linear映射，(n,100)-->(n,1024*4*4)z = z.view((-1, 1024, int(self.img_size[0] / 2 ** 4),int(self.img_size[1] / 2 ** 4)))  # 一维特征向量扩展至三维特征，(n,1024*4*4)-->(n,1024,4,4)z = self.bn0(z)  # bn操作z = self.relu(z)  # relu激活函数z = self.deconv1(z)  # trainsconv操作，(n,1024,4,4)-->(n,512,8,8)z = self.bn1(z)  # bn操作z = self.relu(z)  # relu激活函数z = self.deconv2(z)  # trainsconv操作，(n,512,8,8)-->(n,256,16,16)z = self.bn2(z)  # bn操作z = self.relu(z)  # relu激活函数z = self.deconv3(z)  # trainsconv操作，(n,256,16,16)-->(n,128,32,32)z = self.bn3(z)  # bn操作z = self.relu(z)  # relu激活函数z = self.deconv4(z)  # trainsconv操作，(n,128,32,32)-->(n,3,64,64)z = self.tanh(z)  # tanh激活函数，将输出压缩至(-1,1)return z  # 返回生成图像