在 PyTorch 上跑 GAN 只需要 50 行代码，不试试？

编者按：本文作者为前谷歌高级工程师、AI 初创公司 Wavefront 创始人兼 CTO Dev Nag，介绍了他是如何用不到五十行代码，在 PyTorch 平台上完成对 GAN 的训练。AI 研习社编译整理。

Dev Nag

  什么是 GAN？

在进入技术层面之前，为照顾新入门的开发者，我们先来介绍下什么是 GAN。

2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论文。没错，我说的就是《Generative Adversarial Nets》，这标志着生成对抗网络（GAN）的诞生，而这是通过对计算图和博弈论的创新性结合。他们的研究展示，给定充分的建模能力，两个博弈模型能够通过简单的反向传播（backpropagation）来协同训练。

这两个模型的角色定位十分鲜明。给定真实数据集 R，G 是生成器（generator），它的任务是生成能以假乱真的假数据；而 D 是判别器 （discriminator），它从真实数据集或者 G 那里获取数据， 然后做出判别真假的标记。Ian Goodfellow 的比喻是，G 就像一个赝品作坊，想要让做出来的东西尽可能接近真品，蒙混过关。而 D 就是文物鉴定专家，要能区分出真品和高仿（但在这个例子中，造假者 G 看不到原始数据，而只有 D 的鉴定结果——前者是在盲干）。

理想情况下，D 和 G 都会随着不断训练，做得越来越好——直到 G 基本上成为了一个“赝品制造大师”，而 D 因无法正确区分两种数据分布输给 G。

实践中，Ian Goodfellow 展示的这项技术在本质上是：G 能够对原始数据集进行一种无监督学习，找到以更低维度的方式（lower-dimensional manner）来表示数据的某种方法。而无监督学习之所以重要，就好像 AI 研习社反复引用的 Yann LeCun 的那句话：“无监督学习是蛋糕的糕体”。这句话中的蛋糕，指的是无数学者、开发者苦苦追寻的“真正的 AI”。

上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬，意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思的想法。”

  用 PyTorch 训练 GAN

Dev Nag：在表面上，GAN 这门如此强大、复杂的技术，看起来需要编写天量的代码来执行，但事实未必如此。我们使用 PyTorch，能够在 50 行代码以内创建出简单的 GAN 模型。这之中，其实只有五个部分需要考虑：

• R：原始、真实数据集

• I：作为熵的一项来源，进入生成器的随机噪音

• G：生成器，试图模仿原始数据

• D：判别器，试图区别 G 的生成数据和 R

• 我们教 G 糊弄 D、教 D 当心 G 的“训练”环。

1.) R：在我们的例子里，从最简单的 R 着手——贝尔曲线（bell curve）。它把平均数（mean）和标准差（standard deviation）作为输入，然后输出能提供样本数据正确图形（从 Gaussian 用这些参数获得 ）的函数。在我们的代码例子中，我们使用 4 的平均数和 1.25 的标准差。

2.) I：生成器的输入是随机的，为提高点难度，我们使用均匀分布（uniform distribution ）而非标准分布。这意味着，我们的 Model G 不能简单地改变输入（放大/缩小、平移）来复制 R，而需要用非线性的方式来改造数据。

3.) G: 该生成器是个标准的前馈图（feedforward graph）——两层隐层，三个线性映射（linear maps）。我们使用了 ELU （exponential linear unit）。G 将从 I 获得平均分布的数据样本，然后找到某种方式来模仿 R 中标准分布的样本。

4.) D: 判别器的代码和 G 的生成器代码很接近。一个有两层隐层和三个线性映射的前馈图。它会从 R 或 G 那里获得样本，然后输出 0 或 1 的判别值，对应反例和正例。这几乎是神经网络的最弱版本了。

5.) 最后，训练环在两个模式中变幻：第一步，用被准确标记的真实数据 vs. 假数据训练 D；随后，训练 G 来骗过 D，这里是用的不准确标记。道友们，这是正邪之间的较量。

即便你从没接触过 PyTorch，大概也能明白发生了什么。在第一部分（绿色），我们让两种类型的数据经过 D，并对 D 的猜测 vs. 真实标记执行不同的评判标准。这是 “forward” 那一步；随后我们需要 “backward()” 来计算梯度，然后把这用来在 d_optimizer step() 中更新 D 的参数。这里，G 被使用但尚未被训练。

在最后的部分（红色），我们对 G 执行同样的操作——注意我们要让 G 的输出穿过 D （这其实是送给造假者一个鉴定专家来练手）。但在这一步，我们并不优化、或者改变 D。我们不想让鉴定者 D 学习到错误的标记。因此，我们只执行 g_optimizer.step()。

这就完成了。据 AI 研习社了解，还有一些其他的样板代码，但是对于 GAN 来说只需要这五个部分，没有其他的了。

在 D 和 G 之间几千轮交手之后，我们会得到什么？判别器 D 会快速改进，而 G 的进展要缓慢许多。但当模型达到一定性能之后，G 才有了个配得上的对手，并开始提升，巨幅提升。

两万轮训练之后，G 的输入平均值超过 4，但会返回到相当平稳、合理的范围（左图）。同样的，标准差一开始在错误的方向降低，但随后攀升至理想中的 1.25 区间（右图），达到 R 的层次。

所以，基础数据最终会与 R 吻合。那么，那些比 R 更高的时候呢？数据分布的形状看起来合理吗？毕竟，你一定可以得到有 4.0 的平均值和 1.25 标准差值的均匀分布，但那不会真的符合 R。我们一起来看看 G 生成的最终分布。

结果是不错的。左侧的尾巴比右侧长一些，但偏离程度和峰值与原始 Gaussian 十分相近。G 接近完美地再现了原始分布 R——D 落于下风，无法分辨真相和假相。而这就是我们想要得到的结果——使用不到 50 行代码。

该说的都说完了，老司机请把玩全套代码（点击文末阅读原文到 GitHub）。

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延伸阅读：生成对抗网络（GAN）研究年度进展评述

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