关于#生成对抗网络#的问题：那个gan网络生成图片的代码，想修改生成图片的大小（相关搜索：数据集）

Question

博主，那个gan网络生成图片的代码，我用的自己的数据集，想修改生成图片的大小，怎么修改都修改不对，我看了您的评论区，我基础太差了，所以能不能交流一下，指导我一下，我改了一天了，我用gpt也修改过了，还是不对，帮帮我，如果需要酬劳，可以商量的，我真的很需要这个，因为我自己的数据集就是不够，想用这个来进行一个扩充

Answer 1

让【道友老李】来帮你解答，本回答参考通义千问大模型编写，并整理提供，如果还有疑问可以点击头像关注私信或评论。

如果答案让您满意，请采纳、关注，非常感谢！

### GAN网络生成图片大小修改指南

你好！我理解你遇到的问题。GAN（生成对抗网络）的图片生成尺寸问题确实可能会让人感到困惑，尤其是当你使用自己的数据集时。下面我会详细说明如何正确修改生成图片的大小，并给出具体的代码示例和注意事项。

1. 理解GAN的基本结构

GAN由两部分组成：生成器（Generator） 和 判别器（Discriminator）。生成器负责生成图像，而判别器负责区分真实图像和生成图像。要修改生成图片的大小，主要需要调整生成器的输出尺寸。

2. 修改生成器输出尺寸的关键点

生成器的输出尺寸通常取决于以下几个因素： - 输入噪声向量的维度 - 卷积层/反卷积层的设置（包括内核大小、步幅、填充等） - 上采样或下采样的方式（如 upsample 或 transpose_conv）

3. 具体步骤

3.1 检查输入噪声向量的维度

确保你的输入噪声向量（通常是随机生成的向量）的维度与生成器的第一层相匹配。例如，如果你希望生成 64x64 的图像，输入噪声向量可以是 100 维的向量。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, nz=100, ngf=64, nc=3, img_size=64):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            # 输入是一个nz维的噪声向量
            nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8),
            nn.ReLU(True),
            
            # 第二层
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4),
            nn.ReLU(True),
            
            # 第三层
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2),
            nn.ReLU(True),
            
            # 第四层
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf),
            nn.ReLU(True),
            
            # 输出层
            nn.ConvTranspose2d(ngf, nc, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

# 初始化生成器
netG = Generator(nz=100, ngf=64, nc=3, img_size=64)

3.2 修改生成器的卷积层参数

如果你想生成不同大小的图像（例如 128x128），你需要调整卷积层的参数。具体来说，可以通过增加更多的反卷积层或将现有的层进行调整来实现。

例如，将生成器修改为生成 128x128 的图像：

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, nz=100, ngf=64, nc=3, img_size=128):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            # 输入是一个nz维的噪声向量
            nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 16, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 16),
            nn.ReLU(True),
            
            # 第二层
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 16, ngf * 8, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8),
            nn.ReLU(True),
            
            # 第三层
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4),
            nn.ReLU(True),
            
            # 第四层
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2),
            nn.ReLU(True),
            
            # 第五层
            nn.ConvTranspose2d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf),
            nn.ReLU(True),
            
            # 输出层
            nn.ConvTranspose2d(ngf, nc, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

# 初始化生成器
netG = Generator(nz=100, ngf=64, nc=3, img_size=128)

3.3 修改判别器以适应新的图像尺寸

判别器也需要根据生成器的输出尺寸进行调整。确保判别器能够处理相同尺寸的图像。

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, ndf=64, nc=3, img_size=128):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            # 输入是nc x img_size x img_size的图像
            nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            # 第二层
            nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 2),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            # 第三层
            nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 4),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            # 第四层
            nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 8),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            # 第五层
            nn.Conv2d(ndf * 8, ndf * 16, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 16),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            # 输出层
            nn.Conv2d(ndf * 16, 1, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

# 初始化判别器
netD = Discriminator(ndf=64, nc=3, img_size=128)

4. 注意事项

• 保持生成器和判别器的对称性：确保生成器和判别器的层数和参数设置是对称的，这样可以更好地训练模型。
• 调整学习率和优化器：当改变网络结构时，可能需要调整学习率和其他超参数以确保模型能够正常收敛。
• 检查数据预处理：确保你在训练过程中正确地调整了数据集的尺寸。例如，如果你希望生成 128x128 的图像，确保输入到GAN中的图像也是 128x128 的。

5. 案例

假设你有一个自定义的数据集，图像尺寸为 128x128，你可以按照上述方法调整生成器和判别器的结构。然后在训练过程中，确保你的数据加载器将所有图像调整为 128x128 的尺寸。

from torchvision import transforms, datasets

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_your_dataset', transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)

6. 总结

通过以上步骤，你应该能够成功修改GAN生成图像的尺寸。如果仍然遇到问题，请仔细检查每个步骤，并确保所有的参数设置都是一致的。如果你有更具体的问题或需要进一步的帮助，欢迎继续交流！

祝你顺利解决问题，顺利完成项目！如果有任何其他问题，随时联系我。