TensorFlow GAN 案例教程

GAN（生成对抗网络）在图像生成、数据增强等领域有着广泛的应用。本教程将介绍如何使用TensorFlow构建和训练GAN，并展示一些典型的GAN案例。

GAN基本概念

GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，判别器负责判断数据是真实还是生成。两者相互对抗，最终生成器生成的数据越来越接近真实数据。

以下是一个使用TensorFlow实现的简单人脸图像生成案例。

# 代码示例

本案例将展示如何使用GAN生成手写数字图像。

# 代码示例

GAN在图像生成领域有着巨大的潜力。通过本教程，你学习了如何使用TensorFlow构建和训练GAN，并了解了几个典型的GAN案例。希望这些内容能够帮助你更好地理解GAN的工作原理和应用。