kerasでGANsを実装してみる

夏休み記事３件目です。

今回は前々から気になっていたGANs（ギャン）を使ってみたいと思います。

# GANsって？
GANsは、Generative Adversarial Networksの略で、敵対的生成ネットワークと訳されます。
GANsは普通のディープラーニングとは異なり、２つのモデルが競い合って精度を上げていく方法になっています。
２つのモデルは以下の２つです。

- Generator（G):画像の生成を行う
- Discrimiantor（D):画像が本物っぽいかを判断する

学習の流れを具体的にしてみます。

1. Gが猫の画像を生成する
2. Gが生成した画像をDが猫かどうか判断する
3. DはGに騙されないように訓練していく
4. GはDを騙せるように訓練していく

大まかにこんな感じで学習をしていき、よりリアルな画像を生成できるようにしていく感じです。

# 早速やっていき
今回は[ここ](https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/tree/master/cgan)のコードを動かしてみます。
[google colaboratory](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)でやっていきます。
筆者が動かしたページも共有しておきます。https://colab.research.google.com/drive/1XBKzkncAtyy0w9uUtMkMKbTc6XbDXdpM?usp=sharing

学習の様子を画像で見てみると下のような感じになっています。

![FireShot Capture 028 - 無題のドキュメント - Google ドキュメント - docs.google.com.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/323051/ca03bd0e-8b24-e7e4-ec44-a18c443f60b0.png)
![FireShot Capture 031 - 無題のドキュメント - Google ドキュメント - docs.google.com.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/323051/f0bcbe4c-ba0e-dd2d-3d73-c6f63df8a3d2.png)

5000エポックを超えるとだいぶわかるようになりますね。
10000エポックを超えるとジェネレーターのlossがあまり減らなくなってきてます。
今後は各モデルの構成を変えたり、学習率、バッチサイズなどを変更してよりしっかりと出力が出せるようにしていきたいです。

コード

```python
from __future__ import print_function, division

from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, multiply
from keras.layers import BatchNormalization, Activation, Embedding, ZeroPadding2D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D
from keras.models import Sequential, Model
from keras.optimizers import Adam

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
%matplotlib inline
class CGAN():
    def __init__(self):
        # Input shape
        self.img_rows = 28
        self.img_cols = 28
        self.channels = 1
        self.img_shape = (self.img_rows, self.img_cols, self.channels)
        self.num_classes = 10
        self.latent_dim = 100

        optimizer = Adam(0.0002, 0.5)

        # Build and compile the discriminator
        self.discriminator = self.build_discriminator()
        self.discriminator.compile(loss=['binary_crossentropy'],
            optimizer=optimizer,
            metrics=['accuracy'])

        # Build the generator
        self.generator = self.build_generator()

        # The generator takes noise and the target label as input
        # and generates the corresponding digit of that label
        noise = Input(shape=(self.latent_dim,))
        label = Input(shape=(1,))
        img = self.generator([noise, label])

        # For the combined model we will only train the generator
        self.discriminator.trainable = False

        # The discriminator takes generated image as input and determines validity
        # and the label of that image
        valid = self.discriminator([img, label])

        # The combined model  (stacked generator and discriminator)
        # Trains generator to fool discriminator
        self.combined = Model([noise, label], valid)
        self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy'],
            optimizer=optimizer)

    def build_generator(self):

        model = Sequential()

        model.add(Dense(256, input_dim=self.latent_dim))
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
        model.add(Dense(512))
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
        model.add(Dense(1024))
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
        model.add(Dense(np.prod(self.img_shape), activation='tanh'))
        model.add(Reshape(self.img_shape))

        model.summary()

        noise = Input(shape=(self.latent_dim,))
        label = Input(shape=(1,), dtype='int32')
        label_embedding = Flatten()(Embedding(self.num_classes, self.latent_dim)(label))

        model_input = multiply([noise, label_embedding])
        img = model(model_input)

        return Model([noise, label], img)

    def build_discriminator(self):

        model = Sequential()

        model.add(Dense(512, input_dim=np.prod(self.img_shape)))
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dense(512))
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dropout(0.4))
        model.add(Dense(512))
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dropout(0.4))
        model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
        model.summary()

        img = Input(shape=self.img_shape)
        label = Input(shape=(1,), dtype='int32')

        label_embedding = Flatten()(Embedding(self.num_classes, np.prod(self.img_shape))(label))
        flat_img = Flatten()(img)

        model_input = multiply([flat_img, label_embedding])

        validity = model(model_input)

        return Model([img, label], validity)

    def train(self, epochs, batch_size=128, sample_interval=50):

        # Load the dataset
        (X_train, y_train), (_, _) = mnist.load_data()

        # Configure input
        X_train = (X_train.astype(np.float32) - 127.5) / 127.5
        X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)
        y_train = y_train.reshape(-1, 1)

        # Adversarial ground truths
        valid = np.ones((batch_size, 1))
        fake = np.zeros((batch_size, 1))

        for epoch in range(epochs):

            # ---------------------
            #  Train Discriminator
            # ---------------------

            # Select a random half batch of images
            idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
            imgs, labels = X_train[idx], y_train[idx]

            # Sample noise as generator input
            noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))

            # Generate a half batch of new images
            gen_imgs = self.generator.predict([noise, labels])

            # Train the discriminator
            d_loss_real = self.discriminator.train_on_batch([imgs, labels], valid)
            d_loss_fake = self.discriminator.train_on_batch([gen_imgs, labels], fake)
            d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)

            # ---------------------
            #  Train Generator
            # ---------------------

            # Condition on labels
            sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)

            # Train the generator
            g_loss = self.combined.train_on_batch([noise, sampled_labels], valid)

            # Plot the progress
            

            # If at save interval => save generated image samples
            if epoch % 1000 == 0:
                print ("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss))
                self.sample_images(epoch)

    def sample_images(self, epoch):
        r, c = 2, 5
        noise = np.random.normal(0, 1, (r * c, 100))
        sampled_labels = np.arange(0, 10).reshape(-1, 1)

        gen_imgs = self.generator.predict([noise, sampled_labels])

        # Rescale images 0 - 1
        gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5

        fig, axs = plt.subplots(r, c)
        cnt = 0
        for i in range(r):
            for j in range(c):
                axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt,:,:,0], cmap='gray')
                axs[i,j].set_title("Digit: %d" % sampled_labels[cnt])
                axs[i,j].axis('off')
                cnt += 1
        plt.show()
        plt.close()


if __name__ == '__main__':
    cgan = CGAN()
    cgan.train(epochs=20000, batch_size=32, sample_interval=200)
```

# 参考にさせていただいた記事など
- [[Keras で GANs 実装] GANs の理論解説 DCGAN vs cGAN](https://trainz.jp/media/learningtoai/175/)
- [eriklindernoren/Keras-GAN](https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN)