tfgan是什么？
tfgan是tensorflow團隊開發出的一個專門用於訓練各種GAN的輕量級庫，它是基於tensorflow開發的，所以兼容於tensorflow。在tensorflow1.x版本中，tfgan存在於tensorflow.contrib中，作為一個小模塊供使用者調用。在更新到tensorflow2.0版本后，tfgan成為一個獨立的庫。可使用:
pip install tensorflow-gan
進行下載安裝，並在python中使用以下語句導入這個包：
import tensorflow_gan as tfgan
可以使用tfgan對目前流行的GAN模型進行訓練。並且，tfgan維護團隊也會不斷更新tfgan，使得其可以對論文中最新提出的GAN模型進行訓練。
tfgan項目托管在github中，點擊這里可以查看tfgan在github中托管的源代碼及其官方教程與示例。
tfgan核心功能
tfgan的中函數的功能主要集中在基於tensorflow的LOSS函數、優化器、訓練迭代的封裝，以及對GAN模型的評估。其它的如數據集的輸入、生成器和判別器模型的結構以及推斷過程則需要通過調用tensorflow函數自己編寫。即使這樣，tfgan也極大的簡化了GAN的訓練與實現。接下來就針對tfgan中的幾個核心功能對應的函數進行一個預覽，以便對tfgan有一個初步印象。具體的用法將在后續文章中詳細說明。注意：以下的代碼中的函數均為調用，而不是函數原型。
tfgan核心函數示例
·初始化模型
以Original-GAN為例進行說明，其它的例如C-GAN, info-GAN, Cycle-GAN等的情況與此處略有不同，在后續文章中會有具體說明。
gan_model = tfgan.gan_model(
generator_fn=generator,
discriminator_fn=discriminator,
real_data=images,
generator_inputs=tf.random.normal(
[batch_size, noise_dims]
)
)
在tfgan中，調用gan_model函數以創建Original-GAN網絡模型，其主要參數包含4個，以下詳細說明：
generator_fn：需要先自定義一個生成器函數，函數中定義判別器網絡模型，並將函數名稱作為參數傳入。定義的生成器函數的接口應當符合如下格式：
def generator(noise, weight_decay=2.5e-5, is_training=True):
'''GAN Generator.
Args:
noise: A 2D Tensor of shape [batch size, noise dim].
weight_decay: The value of the l2 weight decay.
is_training: If `True`, batch norm uses batch statistics. If `False`, batch
norm uses the exponential moving average collected from population
statistics.
Returns:
A generated image.
'''
discriminator_fn：同樣，需要首先自定義一個判別器函數，函數中定義判別器網絡模型。並將函數名稱作為參數傳入。定義的判別器函數的接口應當符合如下格式：
def discriminator(img, unused_conditioning, weight_decay=2.5e-5):
'''GAN discriminator.
Args:
img: Real or generated MNIST digits. Should be in the range [-1, 1].
unuseed_conditioning: The TFGAN API can help with conditional GANs, which
would require extra `condition` information to both the generator and the
discriminator. Since this example is not conditional, we do not use this
argument.
weight_decay: The L2 weight decay.
Returns:
Logits for the probability that the image is real.
'''
real_data：真實圖像。一個batch的Tensor格式。
generator_inputs：輸入GAN的隨機噪聲，一般通過tf.random.normal()函數獲得。
·指定損失函數
使用gan_loss函數指定訓練GAN時所需要的損失函數，若調用形式如下所示，使用默認的損失函數：
gan_loss = tfgan.gan_loss(gan_model, add_summaries=True)
gan_model：上一步初始化模型時的返回值。
add_summaries：是否添加損失的總結。tfgan在訓練時，會自動生成tensorboard的日志信息（日志的位置將在最后一步“gan_train”函數中指定，tensorboard是一個適配於tensorflow的訓練過程可視化工具），若為True，將添加loss的信息到日志中。
或者使用tfgan中內置的其它loss函數，下面的函數調用時就使用了帶權重懲罰的W距離。或者可以自己自定義loss函數，此處不再詳述。
gan_loss = tfgan.gan_loss(
gan_model,
generator_loss_fn=tfgan.losses.modified_generator_loss,
discriminator_loss_fn=tfgan.losses.modified_discriminator_loss,
mutual_information_penalty_weight=1.0,
add_summaries=True
）
·指定優化器
train_ops = tfgan.gan_train_ops(
gan_model,
gan_loss,
generator_optimizer=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(3e-3, 0.5),
discriminator_optimizer=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(3e-4, 0.5),
summarize_gradients=True
)
優化器一般需要傳遞4個參數：
gan_model：第一步調用tfgan.gan_model的返回值
gan_loss：第二步調用tfgan.gan_loss的返回值
generator_optimizer：指定生成器的優化器
discriminator_optimizer：指定判別器的優化器
summarize_gradients：添加梯度的總結
·開始訓練
tfgan.gan_train(
train_ops,
hooks=[
tf.estimator.StopAtStepHook(num_steps=max_number_of_steps),
tf.estimator.LoggingTensorHook([status_message], every_n_iter=20)
],
logdir=train_log_dir,
get_hooks_fn=tfgan.get_joint_train_hooks(),
save_checkpoint_secs=60
)
參數解釋：
train_ops：上一步函數的返回值
hooks：tf.train.SessionRunHook類型的回調函數，用列表形式封裝。此處的函數將在每次訓練迭代時調用
logdir：tfgan自動將建立好的網絡模型以及訓練過程的參數變化存儲下來，此參數即為存儲的位置
get_hooks_fn：G和D的訓練方式，get_joint_train_hooks()意為進行一次G+D的參數更新，然后再單獨進行一次D的參數更新。以此為一個迭代周期。
save_checkpoint_secs：訓練過程中參數存儲周期，此處設置為60s存儲一次網絡參數。
調用gan_train函數后，訓練開始進行。
使用tfgan進行GAN網絡訓練步驟：
1.定義Generator與Discriminator網絡模型；
2.加載訓練集數據為batch形式；
3.調用gan_model函數以初始化網絡模型；
4.調用gan_loss函數以指定損失函數；
5.調用gan_train_ops函數以指定優化器；
6.調用gan_train函數開始訓練；
7.訓練完畢后，tfgan自動將網絡模型及參數以及訓練過程的總結（summarise）存儲在硬盤中。
使用tfgan進行推斷的步驟：
1.從tfgan保存的日志中加載網絡模型及參數；
2.加載測試數據；
3.將數據傳入（feed）網絡，得到結果。