生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个有趣且强大的领域。在这个教程中，我们将从基础开始，逐步构建一个简单的 GAN。

简介

GAN 是一种无监督学习模型，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数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下库：

  • TensorFlow
  • Keras

你可以通过以下链接查看如何安装这些库：TensorFlow 安装指南

步骤 1: 初始化网络

首先，我们需要初始化生成器和判别器网络。

# 生成器代码示例

# 判别器代码示例

步骤 2: 训练网络

接下来，我们将训练生成器和判别器。这需要一些耐心，因为 GAN 是一个复杂的模型。

# 训练代码示例

步骤 3: 生成图像

一旦网络训练完成，我们就可以使用生成器生成一些图像了。

# 生成图像代码示例

扩展阅读

如果你对 GAN 感兴趣，以下是一些扩展阅读的链接：

GAN 生成图像示例

希望这个教程能帮助你入门 GAN！如果你有任何问题，欢迎在评论区留言。