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开源生成对抗网络框架

TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。

TensorFlow-GAN生成对抗网络机器学习深度学习人工智能Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

TensorFlow-GAN (TF-GAN)

TF-GAN 是一个轻量级库，用于训练和评估生成对抗网络（GANs）。

  • 可以通过 pip install tensorflow-gan 使用 pip 安装，并通过 import tensorflow_gan as tfgan 使用
  • 提供经过充分测试的示例
  • 在 Colab 中提供 TF-GAN 的交互式介绍

TF-GAN 库的结构

TF-GAN 由几个独立存在的部分组成：

  • 核心：训练 GAN 所需的主要基础设施。可以使用任意组合的 TF-GAN 库调用、自定义代码、原生 TF 代码和其他框架来设置训练
  • 特征：常见的 GAN 操作和规范化技术，如实例规范化和条件设置
  • 损失：损失和惩罚，如 Wasserstein 损失、梯度惩罚、互信息惩罚等
  • 评估：标准 GAN 评估指标。使用 Inception Score、Frechet Distance 或 Kernel Distance 与预训练的 Inception 网络来评估无条件生成模型。也可以使用自己预训练的分类器获得更具体的性能数据，或使用其他方法评估条件生成模型
  • 示例：如何使用 TF-GAN 的简单示例，以及更复杂的最先进示例

谁在使用 TF-GAN？

Google 内部的众多项目。以下是一些使用 TF-GAN 的已发表论文：

  • 自注意力生成对抗网络
  • 大规模 GAN 训练用于高保真自然图像合成
  • GANSynth：对抗性神经音频合成
  • Boundless：用于图像扩展的生成对抗网络
  • NetGAN：通过随机游走生成图
  • 判别器拒绝采样
  • 用于私有、去中心化数据集的有效机器学习的生成模型
  • 用于图像生成的语义金字塔
  • GAN 介导的细胞图像批量均衡

Compare GAN 框架使用 TF-GAN，特别是评估指标。他们的论文使用 TF-GAN 确保一致且可比较的评估指标。其中一些论文包括：

  • GANs 是平等创造的吗？大规模研究
  • GAN 全景：损失、架构、正则化和规范化
  • 通过精确度和召回率评估生成模型
  • 使用更少标签的高保真图像生成

训练 GAN 模型

TF-GAN 中的训练通常包括以下步骤：

  1. 指定网络的输入
  2. 使用 GANModel 设置生成器和判别器
  3. 使用 GANLoss 指定损失
  4. 使用 GANTrainOps 创建训练操作
  5. 运行训练操作

在每个阶段，您可以使用 TF-GAN 的便利函数，也可以手动执行该步骤以进行精细控制。

有各种类型的 GAN 设置。例如，您可以训练生成器无条件地从学习到的分布中采样，或者您可以基于额外信息（如类别标签）进行条件设置。TF-GAN 兼容多种设置，我们在经过充分测试的示例目录中进行了演示。

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