我们将让您的想象力疯狂起来，但是使用其中一些生成的“人类”在电影中出演肯定可以制作一部电影。 还有其他研究试图解决这一问题。 给定一个图像，我们可以确定它是 GAN 生成的图像还是真实的人？ [您可以在此处浏览该网站](https://thispersondoesnotexist.com/)。
要使用它，只需继续刷新页面，它将每次生成一个新图像。 GAN 最初是作为无监督学习的生成模型而创建的。 GAN 还被证明可用于半监督学习，监督学习和强化学习。 AI 的巨头之一 Yann LeCun 称 GAN 是 ML 中最近十年中最有趣的想法[1]。 让我们考虑 GAN 的其他一些用例和应用程序。
要使用它，只需继续刷新页面，它将每次生成一个新图像。 GAN 最初是作为无监督学习的生成模型而创建的。 GAN 还被证明可用于半监督学习，监督学习和强化学习。 AI 的巨头之一 Yann LeCun 称 GAN 是 ML 中最近十年中最有趣的想法[1]。 让我们考虑 GAN 的其他一些用例和应用。
**使用 GAN 生成更多示例数据**：数据是 ML 中的组成部分。 在某些情况下，不可能获得足够的数据来馈送到模型。 使用 GAN 生成更多输入数据是生成附加质量数据以馈入模型的好方法。
**安全性**：ML 为许多行业提供了提升。 无论市场部门如何，网络安全始终是企业高管的“首要任务”。 某些安全供应商使用 GAN 来处理网络攻击。 简而言之，GAN 会创建伪造的入侵，然后使用这些入侵来训练模型以识别这些威胁，从而使我们能够阻止这些攻击的真实版本。
**数据操作**：GAN 可用于“伪样式传输”，即，在不完全修改示例的情况下修改示例的某些尺寸。
**数据操作**：GAN 可用于“伪样式迁移”，即，在不完全修改示例的情况下修改示例的某些尺寸。
GAN 可用于语音应用程序。 给定语音，可以训练 GAN 来重现著名的声音。
GAN 可用于语音应用。 给定语音，可以训练 GAN 来重现著名的声音。
在一些著名的例子中，使用 GAN 修改了 Trump，Obama 或 Mona Lisa 的视频，并且开发人员使这些数字说出了他们从未说过的短语。 他们可能是很现实的。 或者可以将视频或图像更改为看起来像不同的人。 这是在麻省理工学院创建的唐纳德·特朗普总统形象之上插入尼古拉斯·凯奇的脸的例子：
如果我们在 iOS 或 Android 应用程序中使用新的模型文件`image2text_frozen_stripped.pb`，则`No OpKernel was registered to support Op 'DecodeJpeg' with these attrs.` 肯定会消失。 但是发生另一个错误， `Not a valid TensorFlow Graph serialization: Input 0 of node ExpandDims_6 was passed float from input_feed:0 incompatible with expected int64`。 如果您通过名为 TensorFlow for Poets 2 的[不错的 Google TensorFlow 代码实验室](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2)，可能会想起来，还有另一个名为`optimize_for_inference`的工具，其功能类似于`strip_unused`，并且可以很好地用于代码实验室中的图像分类任务。 您可以像这样运行它：
如果我们在 iOS 或 Android 应用中使用新的模型文件`image2text_frozen_stripped.pb`，则`No OpKernel was registered to support Op 'DecodeJpeg' with these attrs.` 肯定会消失。 但是发生另一个错误， `Not a valid TensorFlow Graph serialization: Input 0 of node ExpandDims_6 was passed float from input_feed:0 incompatible with expected int64`。 如果您通过名为 TensorFlow for Poets 2 的[不错的 Google TensorFlow 代码实验室](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2)，可能会想起来，还有另一个名为`optimize_for_inference`的工具，其功能类似于`strip_unused`，并且可以很好地用于代码实验室中的图像分类任务。 您可以像这样运行它：
自 2012 年深度学习起步以来，有人认为 Ian Goodfellow 在 2014 年提出的[**生成对抗网络**](https://arxiv.org/abs/1406.2661)（**GAN**）比这更有趣或更有前途。 实际上， Facebook AI 研究主管和之一，深度学习研究人员之一的 Yann LeCun 将 GAN 和对抗训练称为，“这是近十年来机器学习中最有趣的想法。” 因此，我们如何在这里不介绍它，以了解 GAN 为什么如此令人兴奋，以及如何构建 GAN 模型并在 iOS 和 Android 上运行它们？
在本章中，我们将首先概述 GAN 是什么，它如何工作以及为什么它具有如此巨大的潜力。 然后，我们将研究两个 GAN 模型：一个基本的 GAN 模型可用于生成类似人的手写数字，另一个更高级的 GAN 模型可将低分辨率的图像增强为高分辨率的图像。 我们将向您展示如何在 Python 和 TensorFlow 中构建和训练此类模型，以及如何为移动部署准备模型。 然后，我们将提供带有完整源代码的 iOS 和 Android 应用程序，它们使用这些模型来生成手写数字并增强图像。 在本章的最后，您应该准备好进一步探索各种基于 GAN 的模型，或者开始构建自己的模型，并了解如何在移动应用程序中运行它们。
在本章中，我们将首先概述 GAN 是什么，它如何工作以及为什么它具有如此巨大的潜力。 然后，我们将研究两个 GAN 模型：一个基本的 GAN 模型可用于生成类似人的手写数字，另一个更高级的 GAN 模型可将低分辨率的图像增强为高分辨率的图像。 我们将向您展示如何在 Python 和 TensorFlow 中构建和训练此类模型，以及如何为移动部署准备模型。 然后，我们将提供带有完整源代码的 iOS 和 Android 应用，它们使用这些模型来生成手写数字并增强图像。 在本章的最后，您应该准备好进一步探索各种基于 GAN 的模型，或者开始构建自己的模型，并了解如何在移动应用中运行它们。
总之，本章将涵盖以下主题：
...
...
@@ -19,7 +19,7 @@
# GAN –什么以及为什么
# GAN –什么以及为什么
...
...
@@ -34,7 +34,7 @@ GAN 是学习生成类似于真实数据或训练集中数据的神经网络。
如果您有兴趣了解有关纳什均衡的更多信息，请访问 Google “可汗学院纳什均衡”，并观看 Sal Khan 撰写的两个有趣的视频。 《经济学家》解释经济学的“纳什均衡”维基百科页面和文章[“纳什均衡是什么，为什么重要？”](https://www.economist.com/blogs/economist-explains/2016/09/economist-explains-economics)也是不错的读物。 了解 GAN 的基本直觉和想法将有助于您进一步了解 GAN 具有巨大潜力的原因。
生成器能够生成看起来像真实数据的数据的潜力意味着可以使用 GAN 开发各种出色的应用程序，例如：
生成器能够生成看起来像真实数据的数据的潜力意味着可以使用 GAN 开发各种出色的应用，例如：
* 从劣质图像生成高质量图像
* 图像修复（修复丢失或损坏的图像）
...
...
@@ -67,7 +67,7 @@ GAN 是学习生成类似于真实数据或训练集中数据的神经网络。
手写数字的训练模型基于[仓库](https://github.com/jeffxtang/generative-adversarial-networks)，这是[这个页面](https://github.com/jonbruner/generative-adversarial-networks)的分支，并添加了显示生成的数字并使用输入占位符保存 TensorFlow 训练模型的脚本，因此我们的 iOS 和 Android 应用程序可以使用该模型。 是的您应该查看[原始仓库的博客](https://www.oreilly.com/learning/generative-adversarial-networks-for-beginners)。在继续之前，需要对具有代码的 GAN 模型有基本的了解。
手写数字的训练模型基于[仓库](https://github.com/jeffxtang/generative-adversarial-networks)，这是[这个页面](https://github.com/jonbruner/generative-adversarial-networks)的分支，并添加了显示生成的数字并使用输入占位符保存 TensorFlow 训练模型的脚本，因此我们的 iOS 和 Android 应用可以使用该模型。 是的您应该查看[原始仓库的博客](https://www.oreilly.com/learning/generative-adversarial-networks-for-beginners)。在继续之前，需要对具有代码的 GAN 模型有基本的了解。
在研究定义生成器和判别器网络并进行 GAN 训练的核心代码片段之前，让我们先运行脚本以在克隆存储库并转到仓库目录之后训练和测试模型：
在本章中，我们快速浏览了 GAN 的美好世界。 我们介绍了 GAN 的含义以及它们为何如此有趣的原因-生成器和判别器相互竞争并尝试击败的方式听起来对大多数人来说很有吸引力。 然后，我们详细介绍了如何训练基本 GAN 模型和更高级的图像分辨率增强模型以及如何为移动设备准备它们的详细步骤。 最后，我们向您展示了如何使用这些模型构建 iOS 和 Android 应用程序。 如果您对整个过程和结果感到兴奋，那么您肯定会想进一步探索 GAN，这是一个快速发展的领域，在该领域中，新型 GAN 已经迅速开发出来，以克服先前模型的缺点； 例如，正如我们在“增强图像分辨率”小节的 GAN 高级模型中看到的那样，开发了需要配对图像进行训练的 pix2pix 模型的同一位研究人员提出了一种称为 [CycleGAN](https://junyanz.github.io/CycleGAN) 的模型，删除了图像配对的要求。 如果您对我们生成的数字或增强的图像的质量不满意，则可能还应该进一步探索 GAN，以了解如何改进 GAN 模型。 正如我们之前提到的，GAN 仍很年轻，研究人员仍在努力稳定训练，如果可以稳定的话，将会取得更大的成功。 至少到目前为止，您已经获得了如何在移动应用中快速部署 GAN 模型的经验。 由您决定是关注最新，最出色的 GAN 并在移动设备上使用它们，还是暂时搁置您的移动开发人员的帽子，会全力以赴来构建新的或改进现有的 GAN 模型。
在本章中，我们快速浏览了 GAN 的美好世界。 我们介绍了 GAN 的含义以及它们为何如此有趣的原因-生成器和判别器相互竞争并尝试击败的方式听起来对大多数人来说很有吸引力。 然后，我们详细介绍了如何训练基本 GAN 模型和更高级的图像分辨率增强模型以及如何为移动设备准备它们的详细步骤。 最后，我们向您展示了如何使用这些模型构建 iOS 和 Android 应用。 如果您对整个过程和结果感到兴奋，那么您肯定会想进一步探索 GAN，这是一个快速发展的领域，在该领域中，新型 GAN 已经迅速开发出来，以克服先前模型的缺点； 例如，正如我们在“增强图像分辨率”小节的 GAN 高级模型中看到的那样，开发了需要配对图像进行训练的 pix2pix 模型的同一位研究人员提出了一种称为 [CycleGAN](https://junyanz.github.io/CycleGAN) 的模型，删除了图像配对的要求。 如果您对我们生成的数字或增强的图像的质量不满意，则可能还应该进一步探索 GAN，以了解如何改进 GAN 模型。 正如我们之前提到的，GAN 仍很年轻，研究人员仍在努力稳定训练，如果可以稳定的话，将会取得更大的成功。 至少到目前为止，您已经获得了如何在移动应用中快速部署 GAN 模型的经验。 由您决定是关注最新，最出色的 GAN 并在移动设备上使用它们，还是暂时搁置您的移动开发人员的帽子，会全力以赴来构建新的或改进现有的 GAN 模型。
如果 GAN 在深度学习社区中引起了极大的兴奋，那么 AlphaGo 在 2016 年和 2017 年击败最优秀的人类 GO 玩家的成就无疑令所有人都感到惊讶。 此外，在 2017 年 10 月，AlphaGo Zero（一种完全基于自学强化学习而无需任何人类知识的新算法）被推举为击败 AlphaGo 100-0，令人难以置信。 2017 年 12 月，与仅在 GO 游戏中定位的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero 不同，AlphaZero（一种可在许多具有挑战性的领域实现“超人表现”的算法）被发布。 在下一章中，我们将看到如何使用最新最酷的 AlphaZero 来构建和训练用于玩简单游戏的模型，以及如何在移动设备上运行该模型。
@@ -1329,10 +1329,10 @@ void softmax(float vals[], int count) {
在本章中，我们介绍了 AlphaZero 的惊人世界，这是 DeepMind 截至 2017 年 12 月的最新和最大成就。我们向您展示了如何使用功能强大的 Keras API 和 TensorFlow 后端为 Connect4 训练类似 AlphaZero 的模型，以及如何测试并可能改善这种模型。 然后，我们冻结了该模型，并详细介绍了如何构建 iOS 和 Android 应用程序以使用该模型，以及如何使用基于模型的 AI 玩 Connect4。 尚不能完全击败人类象棋或 GO 冠军的确切 AlphaZero 模型，但我们希望本章为您提供扎实的基础，并激发您继续进行工作，以复制 AlphaZero 最初所做的工作并将其进一步扩展到其他问题领域。 这将需要很多努力，但完全值得。
在本章中，我们介绍了 AlphaZero 的惊人世界，这是 DeepMind 截至 2017 年 12 月的最新和最大成就。我们向您展示了如何使用功能强大的 Keras API 和 TensorFlow 后端为 Connect4 训练类似 AlphaZero 的模型，以及如何测试并可能改善这种模型。 然后，我们冻结了该模型，并详细介绍了如何构建 iOS 和 Android 应用以使用该模型，以及如何使用基于模型的 AI 玩 Connect4。 尚不能完全击败人类象棋或 GO 冠军的确切 AlphaZero 模型，但我们希望本章为您提供扎实的基础，并激发您继续进行工作，以复制 AlphaZero 最初所做的工作并将其进一步扩展到其他问题领域。 这将需要很多努力，但完全值得。
如果最新的 AI 进展（例如 AlphaZero）使您兴奋不已，那么您还可能会发现由 TensorFlow 驱动的最新移动平台解决方案或工具包令人兴奋。 如我们在第 1 章“移动 TensorFlow 入门”中提到的，TensorFlow Lite 是 TensorFlow Mobile 的替代解决方案，我们在前面的所有章节中都有介绍。 根据 Google 的说法，TensorFlow Lite 将成为 TensorFlow 在移动设备上的未来，尽管在此时和可预见的将来，TensorFlow Mobile 仍应用于生产场合。
虽然 TensorFlow Lite 在 iOS 和 Android 上均可使用，但在 Android 设备上运行时，它也可以利用 Android Neural Networks API 进行硬件加速。 另一方面，iOS 开发人员可以利用 Core ML， Apple 针对 iOS 11 或更高版本的最新机器学习框架，该框架支持运行许多强大的预训练深度学习模型，以及使用经典的机器学习算法和 Keras，以优化的方式在设备上以最小的应用程序二进制文件大小运行。 在下一章中，我们将介绍如何在 iOS 和 Android 应用程序中使用 TensorFlow Lite 和 Core ML。
虽然 TensorFlow Lite 在 iOS 和 Android 上均可使用，但在 Android 设备上运行时，它也可以利用 Android Neural Networks API 进行硬件加速。 另一方面，iOS 开发人员可以利用 Core ML， Apple 针对 iOS 11 或更高版本的最新机器学习框架，该框架支持运行许多强大的预训练深度学习模型，以及使用经典的机器学习算法和 Keras，以优化的方式在设备上以最小的应用二进制文件大小运行。 在下一章中，我们将介绍如何在 iOS 和 Android 应用中使用 TensorFlow Lite 和 Core ML。
看看 C++ 源代码`tensorflow/contrib/pi_examples/label_image/label_image.cc`和`tensorflow/contrib/pi_examples/camera/camera.cc`，您会看到它们使用与前几章中的 iOS 应用类似的 C++ 代码来加载模型图文件，准备输入张量，运行模型，并获得输出张量。
在之前的章节中，我们主要使用 Python 训练和测试 TensorFlow 模型，然后再使用本机 TensorFlow C++ 库的 Java 接口代码在使用 C++ 或 Android 的 iOS 中运行模型。 在 Raspberry Pi 上，您可以选择直接使用 TensorFlow Python API 或 C++ API 在 Pi 上运行 TensorFlow 模型，尽管通常仍会在功能更强大的电脑上训练模型。 有关完整的 TensorFlow Python API 文档，请参见[这里](https://www.tensorflow.org/api_docs/python)。
...
...
@@ -474,7 +474,7 @@ INFO:audio:go
INFO:audio:stop
```
您可以在单独的终端中运行相机应用程序，因此，当机器人根据您的语音命令走动时，它会识别出所看到的新图像并说出结果。 这就是构建一个基本的 Raspberry Pi 机器人所需的全部内容，该机器人可以听，动，看和说-Google I/O 2016 演示所做的事情，却不使用任何 Cloud API。 它远不是一个能听懂自然人的语音，进行有趣的对话或执行有用且不重要的任务的幻想机器人。 但是，借助预训练，再训练或其他强大的 TensorFlow 模型，并使用各种传感器，您当然可以为我们构建的 Pi 机器人增加越来越多的智能和物理动力。
您可以在单独的终端中运行相机应用，因此，当机器人根据您的语音命令走动时，它会识别出所看到的新图像并说出结果。 这就是构建一个基本的 Raspberry Pi 机器人所需的全部内容，该机器人可以听，动，看和说-Google I/O 2016 演示所做的事情，却不使用任何 Cloud API。 它远不是一个能听懂自然人的语音，进行有趣的对话或执行有用且不重要的任务的幻想机器人。 但是，借助预训练，再训练或其他强大的 TensorFlow 模型，并使用各种传感器，您当然可以为我们构建的 Pi 机器人增加越来越多的智能和物理动力。
在下一节中，您将看到如何在 Pi 上运行经过预训练和再训练的 TensorFlow 模型，我们将向您展示如何向使用 TensorFlow 构建和训练的机器人添加强大的强化学习模型。 毕竟，强化学习的反复试验方式及其与环境交互以获取最大回报的本质，使得强化学习成为机器人非常合适的机器学习方法。
