Construyendo nuestro primer GAN simple

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Construyendo nuestro primer GAN simple

Tabla de Contenidos:

  1. Introducción
  2. Construyendo el Discriminador
    1. Heredar de nn.Module
    2. Definir la función init
    3. Crear el modelo del discriminador
  3. Construyendo el Generador
    1. Heredar de nn.Module
    2. Definir la función init
    3. Crear el modelo del generador
  4. Parámetros y hiperparámetros
    1. Definir el dispositivo de entrenamiento
    2. Establecer la tasa de aprendizaje
    3. Definir la dimensión del conjunto z
    4. Definir la dimensión de la imagen
    5. Establecer el tamaño del lote
    6. Establecer el número de épocas
  5. Inicializar el Discriminador y el Generador
    1. Crear el discriminador
    2. Crear el generador
    3. Crear el ruido fijo
  6. Preparar los datos
    1. Transformaciones de los datos
    2. Crear el conjunto de datos
    3. Crear el iterador de datos
  7. Crear los optimizadores y la función de pérdida
    1. Crear el optimizador del discriminador
    2. Crear el optimizador del generador
    3. Crear la función de pérdida BCE
    4. Crear escritores de resúmenes para TensorBoard
  8. Ciclo de entrenamiento
    1. Iterar a través de las épocas
    2. Iterar a través de los lotes de datos
    3. Preparar las imágenes reales
    4. Entrenar el discriminador
    5. Generar imágenes falsas
    6. Entrenar el generador
    7. Registrar los resultados en TensorBoard
  9. Conclusiones y próximos pasos
    1. Resultados y mejoras posibles
    2. Próximos pasos para mejorar el GAN
    3. Cierre y agradecimientos


Construyendo un Generative Adversarial Network (GAN)

En este video, vamos a construir nuestro primer GAN (Red Generativa Antagónica) utilizando PyTorch. El GAN es una arquitectura de red neuronal que consiste en un generador y un discriminador. El generador crea muestras sintéticas, mientras que el discriminador juzga si una muestra dada es real o falsa. A través del entrenamiento en competencia, el generador aprende a generar muestras cada vez más realistas, mientras que el discriminador aprende a ser cada vez más preciso en su juicio.

Introducción

¡Hola! En este video, vamos a sumergirnos en el emocionante mundo de las Redes Generativas Antagónicas o GANs. Una GAN es una arquitectura de redes neuronales que consta de dos partes: el generador y el discriminador. El generador crea muestras sintéticas, mientras que el discriminador es responsable de juzgar si una muestra dada es real o falsa.

Construyendo el Discriminador

Vamos a empezar construyendo el discriminador del GAN. El discriminador es como un detective que examina una imagen y decide si es real o falsa. Primero, vamos a definir una clase llamada Discriminador que herede de nn.Module. Esto nos permitirá utilizar todas las funcionalidades que PyTorch nos brinda para la construcción de la red.

class Discriminador(nn.Module):
    def __init__(self, in_features):
        super(Discriminador, self).__init__()

        self.discriminador = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features, 128),
            nn.LeakyReLU(0.1),
            nn.Linear(128, 1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        return self.discriminador(x)

El discrimniador consta de dos capas lineales y una capa de activación LeakyReLU con un slope de 0.1 para introducir una ligera asimetría. La última capa tiene una sola unidad y la función de activación sigmoidal para devolver un valor entre 0 y 1, que representa la probabilidad de que la imagen sea real.

Construyendo el Generador

Ahora vamos a construir el generador del GAN. El generador es como un artista que crea muestras sintéticas a partir de un ruido aleatorio. Al igual que antes, vamos a definir una clase llamada Generador que herede de nn.Module.

class Generador(nn.Module):
    def __init__(self, z_dim, image_dim):
        super(Generador, self).__init__()

        self.generator = nn.Sequential(
            nn.Linear(z_dim, 256),
            nn.LeakyReLU(0.1),
            nn.Linear(256, image_dim),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x):
        return self.generator(x)

El generador también consta de dos capas lineales, pero en este caso la salida se pasa por una función de activación Tanh(), que nos da una salida entre -1 y 1. Esto es necesario para asegurarnos de que las imágenes generadas estén en el mismo rango que las imágenes reales.

Parámetros y hiperparámetros

Ahora vamos a establecer los parámetros y hiperparámetros para nuestro GAN. Primero, vamos a definir el dispositivo en el que vamos a entrenar nuestro modelo.

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

A continuación, vamos a establecer la tasa de aprendizaje, la dimensión del conjunto de ruido z_dim, la dimensión de la imagen image_dim, el tamaño del lote batch_size y el número de épocas num_epochs.

learning_rate = 0.0002
z_dim = 64
image_dim = 784
batch_size = 32
num_epochs = 50

Estos valores son solo ejemplos y se pueden ajustar según sea necesario.

Inicializando el Discriminador y el Generador

Ahora vamos a inicializar el discriminador y el generador utilizando las clases que acabamos de definir. También vamos a crear un ruido fijo que utilizaremos para generar imágenes de muestra a lo largo del entrenamiento.

discriminador = Discriminador(image_dim).to(device)
generador = Generador(z_dim, image_dim).to(device)

fixed_noise = torch.randn(batch_size, z_dim).to(device)

Hemos enviado tanto el discriminador como el generador al dispositivo de entrenamiento especificado.

Preparar los datos

Vamos a utilizar el conjunto de datos MNIST para entrenar nuestro GAN. Primero, vamos a definir algunas transformaciones que aplicaremos a los datos.

transformaciones = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

Estas transformaciones convierten las imágenes en tensores y las normalizan para que estén en el rango de -1 a 1. A continuación, vamos a crear el conjunto de datos utilizando las transformaciones definidas.

data_set = datasets.MNIST(root='data', transform=transformaciones, download=True)

Esto descargará el conjunto de datos MNIST y lo almacenará en la carpeta "data" con las transformaciones aplicadas. Por último, vamos a crear el iterador de datos utilizando el conjunto de datos y el tamaño del lote.

data_loader = DataLoader(data_set, batch_size=batch_size, shuffle=True)

Esto nos permitirá iterar fácilmente a través de los datos durante el entrenamiento.

Crear los optimizadores y la función de pérdida

Ahora vamos a crear los optimizadores para el discriminador y el generador, así como la función de pérdida que utilizaremos durante el entrenamiento.

opt_discriminador = optim.Adam(discriminador.parameters(), lr=learning_rate)
opt_generador = optim.Adam(generador.parameters(), lr=learning_rate)

criterion = nn.BCELoss()

Utilizamos el optimizador Adam con la tasa de aprendizaje especificada y la función de pérdida de entropía cruzada binaria (BCELoss) para calcular la pérdida.

Ciclo de entrenamiento

Finalmente, vamos a implementar el ciclo de entrenamiento de nuestro GAN. Vamos a iterar a través del número especificado de épocas y, en cada época, iteraremos a través de los lotes de datos.

for epoch in range(num_epochs):
    for batch_index, (real_images, _) in enumerate(data_loader):
        ...

Vamos a preparar las imágenes reales y luego entrenaremos el discriminador y el generador según lo requerido. Una vez que hayamos entrenado el modelo, registraremos los resultados en TensorBoard para poder visualizarlos más tarde.

summary_writer_fake.add_images('Muestras Generadas', fake_images, global_step=step)
summary_writer_real.add_images('Muestras Reales', real_images, global_step=step)

Esto nos permitirá ver cómo evolucionan las imágenes generadas a lo largo del tiempo.

Conclusiones y próximos pasos

En este video, hemos construido un GAN simple utilizando PyTorch. Hemos entrenado tanto el discriminador como el generador y hemos visto cómo evolucionan las muestras generadas a lo largo del entrenamiento. Sin embargo, hay muchas mejoras que se pueden hacer para obtener un mejor rendimiento del GAN. Estos incluyen el uso de una arquitectura más grande, la normalización por lotes y la experimentación con diferentes tasas de aprendizaje. En el siguiente video, continuaremos construyendo y mejorando nuestro GAN utilizando una red neuronal convolucional (CNN) en lugar de capas lineales. ¡Espero que hayas disfrutado este video y te veo en el próximo!

Pros:

  • Proporciona una introducción clara y concisa al concepto de GANs.
  • Explica paso a paso la construcción del discriminador y el generador.
  • Incorpora el uso de optimizadores y la función de pérdida.
  • Proporciona consejos para mejorar el rendimiento del GAN.

Contras:

  • Algunos términos técnicos no están completamente explicados.
  • Podría haber más ejemplos visuales o gráficos para ayudar en la comprensión.

Resumen: En este video, se presenta la construcción de un Generative Adversarial Network (GAN) utilizando PyTorch. Se explican detalladamente los pasos para construir el discriminador y el generador, se describen los parámetros y hiperparámetros necesarios, se preparan los datos, se crean los optimizadores y la función de pérdida, y se implementa el ciclo de entrenamiento del GAN. Se mencionan algunas mejoras posibles para obtener mejores resultados y se concluye con los próximos pasos a seguir.

Recursos:

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