GAN代码

GAN代码

话不多说，让我们看代码。 importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.gridspecasgridspecimportosfromtensorflow这篇博客主要详细解释了GAN网络的代码：首先，它是预定义的：clear;clc;%%%cl是清除当前命令区域的命令，意思是清除，看起来比较舒服。 清除是用来清除的

opt_G=torch.optim.Adam(G.parameters(),lr=LR_G)最后，构建GAN迭代训练过程：plt.ion()#somethingaboutcontinuousplottingD_loss_history=[]G_loss_histGAN需要很长时间才能训练。 GAN在单个GPU上需要几个小时，在单个CPU上需要几天。 附代码：from__future__importprint_function,divisionfromkeras

ˋ△ˊ GAN基本代码对抗生成网络生成器：生成假数据，欺骗鉴别器鉴别器：将假数据判别为假，将真数据判别为真。 流程：1.导入数据2.网络架构：输入层：要生成的图像（噪声）和真实数据生成网络部分2通过一段代码，GAN逐行解释，以便读者可以更深入地了解通用网络是如何工作的。 第1部分假设场景假设我想模仿梵高的星空。为了得到公众的认可，我需要寻求著名画家的评价。 这里的"我"就是未来

如果您不熟悉AE自动编码器和GAN生成对抗网络，这将是非常有用且高效的学习资源。 所有内容均以PyTorch编写，书写格式清晰，非常适合PyTorch新手，如①code_dir(代码部分)②data(数据集)③sun(结果图像)Ⅱ。代码部分包括：①需要知道损失函数②模型代码文件1.需要知道LossfunctionforNoiseImage—ZRealImage—rGeneratorFunction