TensorFlow 实现 GAN 代码示例 🧠

什么是 GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是由 Goodfellow 等人提出的深度学习框架，包含生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个核心组件。通过对抗训练，模型可以生成高质量的合成数据。

TensorFlow 实现步骤

环境准备
确保已安装 TensorFlow：
```
pip install tensorflow
```

基础代码框架
以下是一个简单的 DCGAN 示例（点击这里查看完整教程）：

import tensorflow as tf

# 定义生成器和判别器
def make_generator_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,)),
        tf.keras.layers.BatchNormalization(),
        tf.keras.layers.LeakyReLU(),
        # ... 其他层
    ])
    return model

def make_discriminator_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (5,5), strides=(2,2), input_shape=[28,28,1]),
        tf.keras.layers.LeakyReLU(),
        # ... 其他层
    ])
    return model

训练流程
- 使用噪声向量作为输入
- 生成器生成图像，判别器进行真假分类
- 通过对抗损失优化模型

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什么是 GAN？

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