生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个重要的研究方向，它通过训练两个神经网络（生成器和判别器）来生成逼真的数据。以下是一个简单的 GAN 实践教程。

1. 环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下工具：

  • Python 3.x
  • TensorFlow 或 PyTorch
  • Jupyter Notebook 或其他 Python IDE

安装 TensorFlow 或 PyTorch 可以帮助你开始。

2. 数据集

选择一个合适的数据集进行训练。例如，你可以使用 CelebA 数据集来训练一个生成逼真的人脸。

# 下载 CelebA 数据集
# ...（代码示例）

3. 构建模型

下面是一个使用 PyTorch 构建的简单 GAN 模型示例。

# 定义生成器和判别器
# ...（代码示例）

4. 训练过程

将生成器和判别器放入训练循环中，进行训练。

# 训练 GAN
# ...（代码示例）

5. 生成图像

训练完成后，使用生成器生成图像。

# 生成图像
# ...（代码示例）

GAN 生成的人脸

6. 扩展阅读

希望这个教程能帮助你入门 GAN。如果你有任何问题，欢迎在 社区论坛 中提问。