PyTorch GAN教程：从基础到进阶 🤖🎨

什么是GAN？

生成对抗网络（GAN）是一种通过生成器与判别器博弈来生成新数据的深度学习模型。

• 📌 生成器：学习从随机噪声生成逼真数据（如图像）
• 📌 判别器：判断数据是真实还是生成的
• 📌 核心思想：通过对抗训练让生成器逼近真实数据分布

实现步骤

1. 环境准备

   pip install torch torchvision
   

2. 数据加载
   使用torchvision.datasets加载MNIST等数据集
3. 模型定义
   生成器与判别器的网络结构设计
4. 训练循环
   交替更新生成器和判别器的权重
5. 结果可视化
   使用matplotlib展示生成图像

代码示例

import torch
from torch import nn
# 生成器代码片段
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            # 网络层定义
        )
    def forward(self, input):
        # 前向传播逻辑

扩展阅读

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