#?-*-?coding:?utf-8?-*-
from?__future__?import?division?print_function?absolute_import
import?tensorflow?as?tf
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?matplotlib.gridspec?as?gridspec
import?os
import?cv2
import?random

#?os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER“]?=?“PCI_BUS_ID“
#?os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]?=?“1“

flags?=?tf.app.flags
flags.DEFINE_integer（“iter“?1000000?“Iteration?to?train?[1000000]“）
flags.DEFINE_integer（“batch_size“?64?“The?size?of?batch?images?[64]“）
flags.DEFINE_string（“model_path“?‘./model/cgan.model‘?“Save?model?path?[‘./model/cgan.model‘]“）
flags.DEFINE_boolean（“is_train“?False?“Train?or?test?[False]“）
flags.DEFINE_integer（“test_number“?None?“The?number?that?want?to?generate?if?None?generate?randomly?[None]“）
FLAGS?=?flags.FLAGS

mnist?=?input_data.read_data_sets（‘./MNIST_data‘?one_hot=True）
Z_dim?=?100
X_dim?=?mnist.train.images.shape[1]
y_dim?=?mnist.train.labels.shape[1]
h_dim?=?128


def?xavier_init（size）:
????in_dim?=?size[0]
????xavier_stddev?=?1.?/?tf.sqrt（in_dim?/?2.）
????return?tf.random_normal（shape=size?stddev=xavier_stddev）


“““?Discriminator?Net?model?“““
X?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=[None?784]）
y?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=[None?y_dim]）

D_W1?=?tf.Variable（xavier_init（[X_dim?+?y_dim?h_dim]））
D_b1?=?tf.Variable（tf.zeros（shape=[h_dim]））

D_W2?=?tf.Variable（xavier_init（[h_dim?1]））
D_b2?=?tf.Variable（tf.zeros（shape=[1]））

theta_D?=?[D_W1?D_W2?D_b1?D_b2]


def?discriminator（x?y）:
????inputs?=?tf.concat（axis=1?values=[x?y]）
????D_h1?=?tf.nn.relu（tf.matmul（inputs?D_W1）?+?D_b1）
????D_logit?=?tf.matmul（D_h1?D_W2）?+?D_b2
????D_prob?=?tf.nn.sigmoid（D_logit）

????return?D_prob?D_logit


“““?Generator?Net?model?“““
Z?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=[None?Z_dim]）

G_W1?=?tf.Variable（xavier_init（[Z_dim?+?y_dim?h_dim]））
G_b1?=?tf.Variable（tf.zeros（shape=[h_dim]））

G_W2?=?tf.Variable（xavier_init（[h_dim?X_dim]））
G_b2?=?tf.Variable（tf.zeros（shape=[X_dim]））

theta_G?=?[G_W1?G_W2?G_b1?G_b2]


def?generator（z?y）:
????inputs?=?tf.concat（axis=1?values=[z?y]）
????G_h1?=?tf.nn.relu（tf.matmul（inputs?G_W1）?+?G_b1）
????G_log_prob?=?tf.matmul（G_h1?G_W2）?+?G_b2
????G_prob?=?tf.nn.sigmoid（G_log_prob）

????return?G_prob


def?sample_Z（m?n）:
????return?np.random.uniform（-1.?1.?size=[m?n]）


def?plot（samples）:
????fig?=?plt.figure（figsize=（4?4））
????gs?=?gridspec.GridSpec（4?4）
????gs.update（wspace=0.05?hspace=0.05）

????for?i?sample?in?enumerate（samples）:
????????ax?=?plt.subplot（gs[i]）
????????plt.axis（‘off‘）
????????ax.set_xticklabels（[]）
????????ax.set_yticklabels（[]）
????????ax.set_aspect（‘equal‘）
????????plt.imshow（sample.reshape（28?28）?cmap=‘Greys_r‘）
????return?fig


G_sample?=?generator（Z?y）
D_real?D_logit_real?=?discriminator（X?y）
D_fake?D_logit_fake?=?discriminator（G_sample?y）

D_loss_real

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????5453??2017-08-16?19:20??cgan_tensorflow.py

?????文件????????973??2017-08-27?12:57??README.md

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????6426????????????????????2