GAN 案例教程

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，常用于生成逼真的图像、音频和文本。以下是一个简单的GAN案例教程，帮助您了解GAN的基本原理和应用。

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尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。

2. 案例分析

以下是一个使用GAN生成图像的案例。

2.1 数据准备

首先，我们需要准备一些真实图像数据。可以使用以下链接获取MNIST数据集：

MNIST数据集

2.2 模型构建

接下来，我们需要构建生成器和判别器模型。以下是一个简单的模型示例：

# 生成器模型
def generator():
    # ... 模型代码 ...

# 判别器模型
def discriminator():
    # ... 模型代码 ...

2.3 训练模型

使用以下代码训练模型：

# 训练代码
for epoch in range(num_epochs):
    # ... 训练过程 ...

2.4 生成图像

训练完成后，可以使用以下代码生成图像：

# 生成图像
images = generator()

3. 扩展阅读

如果您想了解更多关于GAN的知识，可以阅读以下文章：

• GAN教程
• 深度学习入门

4. 图片展示

以下是一些使用GAN生成的图像示例：

希望这个教程能帮助您了解GAN的基本原理和应用。如果您有任何疑问，请随时提问。