PyTorch 基础 GAN 教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个有趣且强大的领域。本文将为您介绍如何使用 PyTorch 构建一个基本的 GAN。

概述

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成看起来像真实数据的数据，而判别器的任务是区分生成器和真实数据。以下是 GAN 的工作流程：

判别器训练：使用真实数据训练判别器，使其能够准确地区分真实数据和生成数据。
生成器训练：在判别器的基础上，生成器尝试生成更真实的数据。
迭代：重复以上步骤，直到生成器生成的数据越来越真实。

代码示例

以下是一个简单的 GAN 代码示例：

# 生成器代码
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 定义生成器的神经网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程
        return x

# 判别器代码
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 定义判别器的神经网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程
        return x

# 训练过程
# ...

扩展阅读

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