PyTorch 生成对抗网络 (GAN) 教程

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成具有高度真实感的图像。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 GAN。

1. GAN 简介

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成看起来像真实数据的假数据，而判别器的目标是区分真实数据和假数据。两者相互竞争，最终生成器能够生成越来越逼真的假数据。

2. PyTorch GAN 实现

以下是一个简单的 PyTorch GAN 实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # ... 定义网络结构 ...

    def forward(self, x):
        # ... 前向传播 ...

# 判别器
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # ... 定义网络结构 ...

    def forward(self, x):
        # ... 前向传播 ...

# 实例化模型
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

# 训练过程
# ... 实现训练逻辑 ...

3. 扩展阅读

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读以下文章：

PyTorch 官方文档 - GAN

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