PyTorch 深度学习教程 - 高级 GAN 示例 (Colab)

在本文中，我们将深入探讨 PyTorch 中的高级生成对抗网络（GAN）教程。GAN 是一种强大的深度学习模型，用于生成与真实数据分布相似的合成数据。本文将提供一个基于 Colab 的 PyTorch GAN 教程，帮助您理解并实现复杂的 GAN 模型。

什么是 GAN？

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成看起来像真实数据的假数据，而判别器试图区分真实数据和假数据。这两个模型相互竞争，最终生成器生成越来越接近真实数据的假数据。

示例代码

以下是一个简单的 Colab PyTorch GAN 示例：

# 示例代码将在此处展示

查看完整示例代码

实践操作

1. 首先，您需要在 Colab 中安装 PyTorch 和其他依赖项。
2. 然后，运行上面的示例代码，观察生成器生成的假数据。
3. 您可以尝试修改代码中的参数，以探索不同配置对模型的影响。

相关教程

• PyTorch 入门教程
• [GAN 基础教程](/PyTorch_Tutorials/gan basics)

图片示例

中心图片展示了 GAN 生成的逼真图像。