import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
from?GAN.TWO?import?util
import?os
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?matplotlib.gridspec?as?gridspec
#讀入數(shù)據(jù)
mnist=input_data.read_data_sets（‘./data‘one_hot=True）
#?print（mnist）

Z=tf.placeholder（tf.float32shape=[None100]）

X=tf.placeholder（tf.float32shape=[None784]）
#喂入數(shù)據(jù)
G_sample=util.generator（Z）
D_realD_logit_real=util.discriminator（X）
D_fakeD_logit_fake=util.discriminator（G_sample）
#計算loss
D_real_loss=tf.reduce_mean（tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits（logits=D_logit_real
????????????????????????????????????????labels=tf.ones_like（D_logit_real）））
D_fake_loss=tf.reduce_mean（tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits（logits=D_logit_fake
????????????????????????????????????????labels=tf.zeros_like（D_logit_fake）））
D_loss=D_fake_loss+D_real_loss

G_loss=tf.reduce_mean（tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits（logits=D_logit_fake
????????????????????????????????????????labels=tf.ones_like（D_logit_fake）））

D_optimizer=tf.train.AdamOptimizer（）.minimize（D_lossvar_list=util.theta_D）
G_optimizer=tf.train.AdamOptimizer（）.minimize（G_lossvar_list=util.theta_G）

if?not?os.path.exists（‘out/‘）:
????os.makedirs（‘out/‘）
“““
畫圖
“““
def?plot（samples）:
????gs=gridspec.GridSpec（44）
????gs.update（wspace=0.05hspace=.05）
????for?isample?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（2828）cmap=‘Greys_r‘）
print（“=====================開始訓練============================“）
with?tf.Session（）?as?sess:
????sess.run（tf.global_variables_initializer（））
????for?it?in?range（10000）:
????????X_mb_=mnist.train.next_batch（batch_size=128）
????????#?print（X_mb）
????????_D_loss_curr=sess.run（[D_optimizerD_loss]
???????????????????????????????feed_dict={X:X_mbZ:util.sample_z（128100）}）
????????_?G_loss_curr?=?sess.run（[G_optimizer?G_loss]
??????????????????????????????????feed_dict={Z:?util.sample_z（128?100）}）
????????if?it%1000==0:
????????????print（‘====================打印出生成的數(shù)據(jù)============================‘）
????????????samples=sess.run（G_samplefeed_dict={Z:?util.sample_z（16?100）}）
????????????plot（samples）
????????????plt.show（）
????????if?it%1000==0:
????????????print（‘iter={}‘.format（it））
????????????print（‘D_loss={}‘.format（D_loss_curr））
????????????print（‘G_loss={}‘.format（G_loss_curr））

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-07-29?05:06??TWO\
?????文件????????1218??2018-07-28?16:03??TWO\util.py
?????文件????????3591??2018-07-28?15:38??TWO\test.py
?????文件????????2526??2018-07-29?05:06??TWO\main.py
?????目錄???????????0??2018-07-28?15:44??TWO\out\
?????文件???????18932??2018-07-28?15:44??TWO\out\001.png
?????文件???????31842??2018-07-28?15:47??TWO\out\000.png
?????目錄???????????0??2018-07-28?16:04??TWO\__pycache__\
?????文件????????1534??2018-07-28?16:04??TWO\__pycache__\util.cpython-35.pyc
?????目錄???????????0??2018-07-28?15:15??TWO\data\
?????文件????????4542??2018-07-28?15:15??TWO\data\t10k-labels-idx1-ubyte.gz
?????文件?????1648877??2018-07-28?15:15??TWO\data\t10k-images-idx3-ubyte.gz
?????文件???????28881??2018-07-28?15:15??TWO\data\train-labels-idx1-ubyte.gz
?????文件?????9912422??2018-07-28?15:15??TWO\data\train-images-idx3-ubyte.gz
?????文件???????60008??2018-07-28?15:06??TWO\data\train-labels-idx1-ubyte
?????文件????47040016??2018-07-28?15:09??TWO\data\train-images-idx3-ubyte
?????文件???????10008??2018-07-28?15:09??TWO\data\t10k-labels-idx1-ubyte
?????文件?????7840016??2018-07-28?15:12??TWO\data\t10k-images-idx3-ubyte