LSGAN_keras_bykim.ipynb

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        "# **Source code :**\r\n",
        "\r\n",
        "J. Brownlee, \"How to Develop a Least Squares Generative Adversarial Network (LSGAN) in Keras,\" Machine Learning Mastery, 2019\r\n",
        "\r\n",
        "https://machinelearningmastery.com/least-squares-generative-adversarial-network/"
      ]
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        "# **Purpose**\r\n",
        "\r\n",
        "LSGAN을 이용하여 MNIST 데이터 (숫자 손글씨)를 생성해봅시다."
      ]
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        "# **1. Module import**\r\n",
        "코드 실행에 필요한 module을 import 합니다.\r\n",
        "\r\n",
        "만약, 본인이 코드를 수정할 때 필요로 하는 모듈이 있다면 추가해주시면 됩니다."
      ]
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        "# example of lsgan for mnist\r\n",
        "from numpy import expand_dims\r\n",
        "from numpy import zeros\r\n",
        "from numpy import ones\r\n",
        "from numpy.random import randn\r\n",
        "from numpy.random import randint\r\n",
        "from keras.datasets.mnist import load_data\r\n",
        "from keras.optimizers import Adam\r\n",
        "from keras.models import Sequential\r\n",
        "from keras.layers import Dense\r\n",
        "from keras.layers import Reshape\r\n",
        "from keras.layers import Flatten\r\n",
        "from keras.layers import Conv2D\r\n",
        "from keras.layers import Conv2DTranspose\r\n",
        "from keras.layers import Activation\r\n",
        "from keras.layers import LeakyReLU\r\n",
        "from keras.layers import BatchNormalization\r\n",
        "from keras.initializers import RandomNormal\r\n",
        "from matplotlib import pyplot"
      ],
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        "# **2. Discriminator model**\r\n",
        "\r\n",
        "Discriminator으로 사용할 network를 구성해봅시다.\r\n",
        "\r\n",
        "2개의 convolution layer와 1개의 fully-connected layer로 구성하였습니다.\r\n",
        "\r\n",
        "만약 본인이 원하는 구성으로 바꾸고 싶다면 해당코드 파일을 복사하신 후에 본인의 colab 환경에서 바꾸셔도 좋습니다.\r\n",
        "\r\n",
        "Loss는 mse(mean squared error) funcation을 사용합니다."
      ]
    },
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        "id": "TOVmSofOOGHf"
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      "source": [
        "# define the standalone discriminator model\r\n",
        "def define_discriminator(in_shape=(28,28,1)):\r\n",
        "\t# weight initialization\r\n",
        "\tinit = RandomNormal(stddev=0.02)\r\n",
        "\t# define model\r\n",
        "\tmodel = Sequential()\r\n",
        "\t# downsample to 14x14\r\n",
        "\tmodel.add(Conv2D(64, (4,4), strides=(2,2), padding='same', kernel_initializer=init, input_shape=in_shape))\r\n",
        "\tmodel.add(BatchNormalization())\r\n",
        "\tmodel.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\r\n",
        "\t# downsample to 7x7\r\n",
        "\tmodel.add(Conv2D(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same', kernel_initializer=init))\r\n",
        "\tmodel.add(BatchNormalization())\r\n",
        "\tmodel.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\r\n",
        "\t# classifier\r\n",
        "\tmodel.add(Flatten())\r\n",
        "\tmodel.add(Dense(1, activation='linear', kernel_initializer=init))\r\n",
        "\t# compile model with L2 loss\r\n",
        "\tmodel.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))\r\n",
        "\treturn model"
      ],
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        "# **3. Generator model**\r\n",
        "\r\n",
        "Generator로 사용할 network를 구성해봅시다.\r\n",
        "\r\n",
        "1차원 input z값으로 부터 2차원 image를 생성해야하기 때문에 reshape 이후에 Conv2DTranpose 내장함수를 이용하여 영상을 확장해줍니다."
      ]
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        "id": "sflG-b72OMMK"
      },
      "source": [
        "# define the standalone generator model\r\n",
        "def define_generator(latent_dim):\r\n",
        "\t# weight initialization\r\n",
        "\tinit = RandomNormal(stddev=0.02)\r\n",
        "\t# define model\r\n",
        "\tmodel = Sequential()\r\n",
        "\t# foundation for 7x7 image\r\n",
        "\tn_nodes = 256 * 7 * 7\r\n",
        "\tmodel.add(Dense(n_nodes, kernel_initializer=init, input_dim=latent_dim))\r\n",
        "\tmodel.add(BatchNormalization())\r\n",
        "\tmodel.add(Activation('relu'))\r\n",
        "\tmodel.add(Reshape((7, 7, 256)))\r\n",
        "\t# upsample to 14x14\r\n",
        "\tmodel.add(Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same', kernel_initializer=init))\r\n",
        "\tmodel.add(BatchNormalization())\r\n",
        "\tmodel.add(Activation('relu'))\r\n",
        "\t# upsample to 28x28\r\n",
        "\tmodel.add(Conv2DTranspose(64, (4,4), strides=(2,2), padding='same', kernel_initializer=init))\r\n",
        "\tmodel.add(BatchNormalization())\r\n",
        "\tmodel.add(Activation('relu'))\r\n",
        "\t# output 28x28x1\r\n",
        "\tmodel.add(Conv2D(1, (7,7), padding='same', kernel_initializer=init))\r\n",
        "\tmodel.add(Activation('tanh'))\r\n",
        "\treturn model"
      ],
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        "# **4. GAN model**\r\n",
        "\r\n",
        "미리 구성한 Discriminator와 Generator를 이용하여 GAN 모델을 구성합니다.\r\n",
        "\r\n",
        "GAN 모델에서는 Generator만 학습되어야 하기 때문에 discriminator가 학습되지 않도록 설정해줍니다."
      ]
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        "# define the combined generator and discriminator model, for updating the generator\r\n",
        "def define_gan(generator, discriminator):\r\n",
        "\t# make weights in the discriminator not trainable\r\n",
        "\tfor layer in discriminator.layers:\r\n",
        "\t\tif not isinstance(layer, BatchNormalization):\r\n",
        "\t\t\tlayer.trainable = False\r\n",
        "\t# connect them\r\n",
        "\tmodel = Sequential()\r\n",
        "\t# add generator\r\n",
        "\tmodel.add(generator)\r\n",
        "\t# add the discriminator\r\n",
        "\tmodel.add(discriminator)\r\n",
        "\t# compile model with L2 loss\r\n",
        "\tmodel.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))\r\n",
        "\treturn model"
      ],
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        "# **5. Data prepare**\r\n",
        "\r\n",
        "학습에 사용할 MNIST dataset을 불러오고 Normalization 시켜줍니다.\r\n",
        "학습에 이용할 수 있게끔 해주는 function을 define 합니다."
      ]
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        "# load mnist images\r\n",
        "def load_real_samples():\r\n",
        "\t# load dataset\r\n",
        "\t(trainX, _), (_, _) = load_data()\r\n",
        "\t# expand to 3d, e.g. add channels\r\n",
        "\tX = expand_dims(trainX, axis=-1)\r\n",
        "\t# convert from ints to floats\r\n",
        "\tX = X.astype('float32')\r\n",
        "\t# scale from [0,255] to [-1,1]\r\n",
        "\tX = (X - 127.5) / 127.5\r\n",
        "\treturn X"
      ],
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        "id": "6-DNRF7YOTnp"
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        "# # select real samples\r\n",
        "def generate_real_samples(dataset, n_samples):\r\n",
        "\t# choose random instances\r\n",
        "\tix = randint(0, dataset.shape[0], n_samples)\r\n",
        "\t# select images\r\n",
        "\tX = dataset[ix]\r\n",
        "\t# generate class labels\r\n",
        "\ty = ones((n_samples, 1))\r\n",
        "\treturn X, y"
      ],
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        "id": "-COBebcvOVmh"
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        "# generate points in latent space as input for the generator\r\n",
        "def generate_latent_points(latent_dim, n_samples):\r\n",
        "\t# generate points in the latent space\r\n",
        "\tx_input = randn(latent_dim * n_samples)\r\n",
        "\t# reshape into a batch of inputs for the network\r\n",
        "\tx_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim)\r\n",
        "\treturn x_input"
      ],
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        "# use the generator to generate n fake examples, with class labels\r\n",
        "def generate_fake_samples(generator, latent_dim, n_samples):\r\n",
        "\t# generate points in latent space\r\n",
        "\tx_input = generate_latent_points(latent_dim, n_samples)\r\n",
        "\t# predict outputs\r\n",
        "\tX = generator.predict(x_input)\r\n",
        "\t# create class labels\r\n",
        "\ty = zeros((n_samples, 1))\r\n",
        "\treturn X, y"
      ],
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      "source": [
        "# generate samples and save as a plot and save the model\r\n",
        "def summarize_performance(step, g_model, latent_dim, n_samples=100):\r\n",
        "\t# prepare fake examples\r\n",
        "\tX, _ = generate_fake_samples(g_model, latent_dim, n_samples)\r\n",
        "\t# scale from [-1,1] to [0,1]\r\n",
        "\tX = (X + 1) / 2.0\r\n",
        "\t# plot images\r\n",
        "\tfor i in range(10 * 10):\r\n",
        "\t\t# define subplot\r\n",
        "\t\tpyplot.subplot(10, 10, 1 + i)\r\n",
        "\t\t# turn off axis\r\n",
        "\t\tpyplot.axis('off')\r\n",
        "\t\t# plot raw pixel data\r\n",
        "\t\tpyplot.imshow(X[i, :, :, 0], cmap='gray_r')\r\n",
        "\t# save plot to file\r\n",
        "\tfilename1 = 'generated_plot_%06d.png' % (step+1)\r\n",
        "\tpyplot.savefig(filename1)\r\n",
        "\tpyplot.close()\r\n",
        "\t# save the generator model\r\n",
        "\tfilename2 = 'model_%06d.h5' % (step+1)\r\n",
        "\tg_model.save(filename2)\r\n",
        "\tprint('Saved %s and %s' % (filename1, filename2))"
      ],
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        "id": "gxlGanCOObjv"
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      "source": [
        "# create a line plot of loss for the gan and save to file\r\n",
        "def plot_history(d1_hist, d2_hist, g_hist):\r\n",
        "\tpyplot.plot(d1_hist, label='dloss1')\r\n",
        "\tpyplot.plot(d2_hist, label='dloss2')\r\n",
        "\tpyplot.plot(g_hist, label='gloss')\r\n",
        "\tpyplot.legend()\r\n",
        "\tfilename = 'plot_line_plot_loss.png'\r\n",
        "\tpyplot.savefig(filename)\r\n",
        "\tpyplot.close()\r\n",
        "\tprint('Saved %s' % (filename))"
      ],
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    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "VHsurxgudA0e"
      },
      "source": [
        "# **6. Training**\r\n",
        "\r\n",
        "학습의 순서는 아래와 같습니다.\r\n",
        "\r\n",
        "1. Discriminator 학습\r\n",
        "\r\n",
        "2. GAN 모델을 이용한 Generator 학습"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "srJKxjusOdbl"
      },
      "source": [
        "# train the generator and discriminator\r\n",
        "def train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim, n_epochs=20, n_batch=64):\r\n",
        "\t# calculate the number of batches per training epoch\r\n",
        "\tbat_per_epo = int(dataset.shape[0] / n_batch)\r\n",
        "\t# calculate the number of training iterations\r\n",
        "\tn_steps = bat_per_epo * n_epochs\r\n",
        "\t# calculate the size of half a batch of samples\r\n",
        "\thalf_batch = int(n_batch / 2)\r\n",
        "\t# lists for storing loss, for plotting later\r\n",
        "\td1_hist, d2_hist, g_hist = list(), list(), list()\r\n",
        "\t# manually enumerate epochs\r\n",
        "\tfor i in range(n_steps):\r\n",
        "\t\t# prepare real and fake samples\r\n",
        "\t\tX_real, y_real = generate_real_samples(dataset, half_batch)\r\n",
        "\t\tX_fake, y_fake = generate_fake_samples(g_model, latent_dim, half_batch)\r\n",
        "\t\t# update discriminator model\r\n",
        "\t\td_loss1 = d_model.train_on_batch(X_real, y_real)\r\n",
        "\t\td_loss2 = d_model.train_on_batch(X_fake, y_fake)\r\n",
        "\t\t# update the generator via the discriminator's error\r\n",
        "\t\tz_input = generate_latent_points(latent_dim, n_batch)\r\n",
        "\t\ty_real2 = ones((n_batch, 1))\r\n",
        "\t\tg_loss = gan_model.train_on_batch(z_input, y_real2)\r\n",
        "\t\t# summarize loss on this batch\r\n",
        "\t\tprint('>%d, d1=%.3f, d2=%.3f g=%.3f' % (i+1, d_loss1, d_loss2, g_loss))\r\n",
        "\t\t# record history\r\n",
        "\t\td1_hist.append(d_loss1)\r\n",
        "\t\td2_hist.append(d_loss2)\r\n",
        "\t\tg_hist.append(g_loss)\r\n",
        "\t\t# evaluate the model performance every 'epoch'\r\n",
        "\t\tif (i+1) % (bat_per_epo * 1) == 0:\r\n",
        "\t\t\tsummarize_performance(i, g_model, latent_dim)\r\n",
        "\t# create line plot of training history\r\n",
        "\tplot_history(d1_hist, d2_hist, g_hist)"
      ],
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        "id": "Um0Ac2NdOgF-"
      },
      "source": [
        "# size of the latent space\r\n",
        "latent_dim = 100"
      ],
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      "metadata": {
        "id": "Kp47iCfJOkEp"
      },
      "source": [
        "# create the discriminator\r\n",
        "discriminator = define_discriminator()"
      ],
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    },
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      "metadata": {
        "id": "4vc0tVa4OkHD"
      },
      "source": [
        "# create the generator\r\n",
        "generator = define_generator(latent_dim)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "vvbN9IZGOkJK"
      },
      "source": [
        "# create the gan\r\n",
        "gan_model = define_gan(generator, discriminator)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "Ga_O8w42OkLj",
        "outputId": "96b91480-f2cb-401e-c2fa-43ebd8733746"
      },
      "source": [
        "# load image data\r\n",
        "dataset = load_real_samples()\r\n",
        "print(dataset.shape)"
      ],
      "execution_count": null,
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        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz\n",
            "11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step\n",
            "(60000, 28, 28, 1)\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "zIU5KimCOkNi",
        "outputId": "0c56383b-ae2f-4e2d-92bb-8c6dbc01ebfc"
      },
      "source": [
        "# train model\r\n",
        "train(generator, discriminator, gan_model, dataset, latent_dim)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "\u001b[1;30;43m스트리밍 출력 내용이 길어서 마지막 5000줄이 삭제되었습니다.\u001b[0m\n",
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