GAN 代码示例

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，常用于生成数据，如图像和音频。以下是一个简单的 GAN 代码示例。

安装依赖

首先，确保你已经安装了 TensorFlow 和 Keras。你可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow
pip install keras

代码示例

以下是 GAN 的一个简单实现：

# 导入必要的库
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam

# ... 其他必要的代码 ...

# 创建生成器模型
def build_generator():
    model = Sequential()
    # ... 添加生成器层 ...
    return model

# 创建判别器模型
def build_discriminator():
    model = Sequential()
    # ... 添加判别器层 ...
    return model

# ... 编写训练过程 ...

# 训练模型
if __name__ == '__main__':
    # ... 训练逻辑 ...

更多详细信息和示例，请参考我们的深度学习教程。

图片示例

为了更好地理解 GAN，以下是一个 GAN 生成的图像示例：

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