基于 TensorFlow 2 的 WGAN来生成表格数据、数值数据和序列数据。 WGAN生成对抗网络。代码仅供参考

WGAN生成对抗网络

基于python tensorflow2以下框架,环境应该如何自己配置?

表格数据、数值数据,序列数据生成

里面是一个标准函数的数据,读取自己数据需要自己改。可以随意替换纬度,需要自己手动改.

如何配置环境并编写一个基于 TensorFlow 2 的 WGAN(Wasserstein Generative Adversarial Network)来生成表格数据、数值数据和序列数据。我们将使用标准函数,并提供一个模板,你可以根据自己的数据进行调整。

代码仅供参考

环境配置

首先,确保你的 Python 环境已经安装了必要的库。你可以使用以下命令来安装所需的库:

bash 复制代码
pip install tensorflow numpy pandas matplotlib scikit-learn

代码实现

我们将编写一个通用的 WGAN 模型,可以处理不同类型的数值数据。这个模型将包括以下几个部分:

  1. 数据加载和预处理
  2. 构建 WGAN 模型
  3. 训练 WGAN 模型
  4. 生成数据
1. 数据加载和预处理

我们将编写一个函数来加载和预处理数据。这里我们假设你有一个 CSV 文件作为输入数据。

python 复制代码
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def load_and_preprocess_data(file_path):
    # Load data from CSV file
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # Separate features and labels if needed
    X = data.values
    
    # Normalize the data
    scaler = StandardScaler()
    X_scaled = scaler.fit_transform(X)
    
    return X_scaled, scaler

# Example usage
data_path = 'your_data.csv'
X_scaled, scaler = load_and_preprocess_data(data_path)
2. 构建 WGAN 模型

我们将定义生成器和判别器网络。

python 复制代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.constraints import Constraint

class ClipConstraint(Constraint):
    def __init__(self, clip_value):
        self.clip_value = clip_value

    def __call__(self, weights):
        return tf.clip_by_value(weights, -self.clip_value, self.clip_value)

def build_generator(latent_dim, output_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=latent_dim))
    model.add(Dense(256, activation='relu'))
    model.add(Dense(512, activation='relu'))
    model.add(Dense(output_shape, activation='tanh'))
    return model

def build_discriminator(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Flatten(input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(512, activation='relu', kernel_constraint=ClipConstraint(0.01)))
    model.add(Dense(256, activation='relu', kernel_constraint=ClipConstraint(0.01)))
    model.add(Dense(1))
    return model

def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
    return tf.reduce_mean(y_true * y_pred)

def gradient_penalty_loss(y_true, y_pred, averaged_samples, weight):
    gradients = tf.gradients(y_pred, averaged_samples)[0]
    gradients_sqr = tf.square(gradients)
    gradient_penalty = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(gradients_sqr, axis=np.arange(1, len(gradients_sqr.shape))))
    return weight * gradient_penalty

# Define parameters
latent_dim = 100
output_shape = X_scaled.shape[1]

generator = build_generator(latent_dim, output_shape)
discriminator = build_discriminator((output_shape,))

discriminator.compile(loss=wasserstein_loss, optimizer=Adam(lr=0.0001, beta_1=0.5), metrics=['accuracy'])

discriminator.trainable = False

gan_input = Input(shape=(latent_dim,))
generated_signal = generator(gan_input)
validity = discriminator(generated_signal)

combined = Model(gan_input, validity)
combined.compile(loss=wasserstein_loss, optimizer=Adam(lr=0.0001, beta_1=0.5))
3. 训练 WGAN 模型

我们将编写训练循环来训练 WGAN 模型。

python 复制代码
def train(generator, discriminator, combined, X_train, latent_dim, epochs=10000, batch_size=64, sample_interval=1000):
    valid = -np.ones((batch_size, 1))
    fake = np.ones((batch_size, 1))
    g_loss_list = []
    d_loss_list = []

    for epoch in range(epochs):
        idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
        real_signals = X_train[idx]

        noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
        generated_signals = generator.predict(noise)

        d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_signals, valid)
        d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_signals, fake)

        alpha = np.random.random(size=(batch_size, 1, X_train.shape[1]))
        interpolated_signals = (alpha * real_signals) + ((1 - alpha) * generated_signals)
        
        validity_interpolated = discriminator.predict(interpolated_signals)
        gp_loss = gradient_penalty_loss(None, validity_interpolated, interpolated_signals, 10)
        d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)[0] + gp_loss
        
        noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
        g_loss = combined.train_on_batch(noise, valid)

        if epoch % sample_interval == 0:
            print(f"{epoch} [D loss: {d_loss}] [G loss: {g_loss}]")
            g_loss_list.append(g_loss)
            d_loss_list.append(d_loss)
            
    return g_loss_list, d_loss_list

# Train the model
g_loss_list, d_loss_list = train(generator, discriminator, combined, X_scaled, latent_dim)
4. 生成数据

我们将编写一个函数来生成新的数据样本。

python 复制代码
def generate_data(generator, latent_dim, num_samples, scaler):
    noise = np.random.normal(0, 1, (num_samples, latent_dim))
    generated_signals = generator.predict(noise)
    generated_signals_rescaled = scaler.inverse_transform(generated_signals)
    return generated_signals_rescaled

# Generate new data samples
num_samples = 1000
generated_data = generate_data(generator, latent_dim, num_samples, scaler)

# Save generated data to a CSV file
pd.DataFrame(generated_data).to_csv('generated_data.csv', index=False)

完整代码

以下是完整的代码示例,包含了从数据加载、模型构建、训练到生成数据的所有步骤。

运行脚本

在终端中运行以下命令来执行整个流程:

bash 复制代码
python main.py

总结

以上文档包含了从数据加载、模型构建、训练到生成数据的所有步骤。希望这些详细的信息和代码能够帮助你顺利实施和优化你的 WGAN 模型。

自定义说明

  1. 数据文件路径 : 修改 data_path 变量以指向你的数据文件。
  2. 数据维度 : 根据你的数据维度调整 latent_dimoutput_shape 参数。
  3. 训练参数 : 根据需要调整 epochs, batch_size, 和 sample_interval 等超参数。
  4. 生成样本数量 : 修改 num_samples 变量以生成所需数量的数据样本。

通过这些步骤,可以灵活地使用 WGAN 生成各种类型的数值数据。

相关推荐
麦麦大数据2 小时前
D018 vue+django 旅游图谱推荐问答系统|neo4j数据库|智能问答
vue.js·django·echarts·知识图谱·旅游·neo4j·智能问答
麦麦大数据2 天前
D017 vue+django+neo4j音乐知识图谱推荐可视化分析系统|带管理员角色+爬虫
vue.js·数据分析·django·知识图谱·neo4j·推荐算法
tianyuanwo2 天前
全面掌握 Py2neo 与 Neo4j:从容器化部署到高级应用实战
neo4j·图数据库·py2neo
醉方休3 天前
TensorFlow.js高级功能
javascript·人工智能·tensorflow
nandao1583 天前
springBoot 集成Neo4j 实战演示
java·spring boot·neo4j
Hooray113 天前
protege+Neo4j+前端可视化知识图谱项目(教育领域)
人工智能·知识图谱·neo4j
心动啊1214 天前
tensorflow卷积层1——卷积和池化
人工智能·python·tensorflow
jie*4 天前
小杰机器学习高级(two)——极大似然估计、交叉熵损失函数
大数据·人工智能·机器学习·tensorflow·逻辑回归·数据库架构·sklearn
一条数据库4 天前
大规模无人机检测数据集:11998张高质量图像,支持YOLOv8、COCO、TensorFlow多格式训练,涵盖飞机、无人机、直升机三大目标类别
yolo·tensorflow·无人机
林文韬3275 天前
语义精炼技巧生成对抗网络(3)基于Wasserstein GAN 的特征生成
深度学习·机器学习·生成对抗网络