基于PyTorch的GAN框架TorchGAN：用架构级API轻松定制GAN项目

TorchGAN 是基于 PyTorch 的 GAN 设计开发框架。该框架旨在为流行的 GAN 提供构造模块，且允许为前沿研究进行定制化。

使用 TorchGAN 的模块化结构可以：

在数据集上尝试流行的 GAN 模型；
对传统损失函数、架构等插入新的损失函数、新的架构等；
用多种 logging 后端无缝可视化 GAN 训练过程。

项目地址：https://github.com/torchgan/torchgan

TorchGAN 包由各种生成对抗网络和实用程序组成，这些网络和实用程序在训练时非常有用。该软件包提供了易于使用的 API，可用于训练流行的 GAN 以及开发 GAN 变体。作者写了一个教程文档，帮助你使用该软件包。

文档地址：https://torchgan.readthedocs.io/en/latest/

文档目录

TorchGAN 的文档包含入门、API 文档和教程三大部分。

入门部分会介绍 TorchGAN 的多种安装方法、必要的依赖包安装以及给该项目贡献的指南。

API 文档会介绍构建 GAN 网络的各种常用模块或层、损失函数、评估指标、经典模型（例如 InfoGAN、DCGAN 等）以及训练器，这些 API 可以帮助你快速从架构层面自定制模型。

教程部分会介绍具体的 GAN 项目构建过程，涉及了数据集构建、架构设计、超参数和优化器设置、损失函数定义、可视化、训练等机器学习项目实现的完整过程。作者使用 SAGAN 和 CycleGAN 作为典型案例的展示，还特地写了一个章节介绍如何自定制损失函数，这其实也是整个项目中最重要的环节之一，模型的训练是否收敛、收敛速度如何以及最终的收敛效果都受到损失函数定义的很大影响。

SAGAN 教程示例

工程GANPyTorch

相关数据

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

收敛技术

在数学，计算机科学和逻辑学中，收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论（变换终止），并且得出的结论是独立于达到它的路径（他们是融合的）。通俗来说，收敛通常是指在训练期间达到的一种状态，即经过一定次数的迭代之后，训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说，如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型，模型即达到收敛状态。在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象。

来源：Wikipedia Google ML glossary

损失函数技术

在数学优化，统计学，计量经济学，决策理论，机器学习和计算神经科学等领域，损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。

来源：Wikipedia

超参数技术

在机器学习中，超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。相反，其他参数的值是通过训练得出的。不同的模型训练算法需要不同的超参数，一些简单的算法（如普通最小二乘回归）不需要。给定这些超参数，训练算法从数据中学习参数。相同种类的机器学习模型可能需要不同的超参数来适应不同的数据模式，并且必须对其进行调整以便模型能够最优地解决机器学习问题。在实际应用中一般需要对超参数进行优化，以找到一个超参数元组（tuple），由这些超参数元组形成一个最优化模型，该模型可以将在给定的独立数据上预定义的损失函数最小化。

来源：Wikipedia

CycleGAN技术

GAN的一个变种

生成对抗网络技术

生成对抗网络是一种无监督学习方法，是一种通过用对抗网络来训练生成模型的架构。它由两个网络组成：用来拟合数据分布的生成网络G，和用来判断输入是否“真实”的判别网络D。在训练过程中，生成网络-G通过接受一个随机的噪声来尽量模仿训练集中的真实图片去“欺骗”D，而D则尽可能的分辨真实数据和生成网络的输出，从而形成两个网络的博弈过程。理想的情况下，博弈的结果会得到一个可以“以假乱真”的生成模型。

来源：Generative Adversarial Networks

优化器技术

优化器基类提供了计算梯度loss的方法，并可以将梯度应用于变量。优化器里包含了实现了经典的优化算法，如梯度下降和Adagrad。优化器是提供了一个可以使用各种优化算法的接口，可以让用户直接调用一些经典的优化算法，如梯度下降法等等。优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。用户基本上不会直接使用这个类，但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer, MomentumOptimizer（tensorflow下的优化器包）等等这些算法。

来源：维基百科