基础 GAN 教程

生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域的一个重要突破。本教程将为您介绍 GAN 的基本概念、原理以及如何实现一个简单的 GAN。

GAN 原理

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成数据，而判别器的任务是判断数据是真实数据还是生成器生成的数据。

生成器：学习生成类似于真实数据分布的数据。
判别器：学习区分真实数据和生成数据。

实现步骤

以下是一个简单的 GAN 实现步骤：

导入必要的库：

import numpy as np
import tensorflow as tf

定义生成器和判别器模型：

def generator(z):
    # 生成器代码
    pass

def discriminator(x):
    # 判别器代码
    pass

训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
    for _ in range(batch_size):
        # 生成随机噪声
        z = np.random.normal(0, 1, (batch_size, z_dim))
        # 生成虚假数据
        generated_images = generator(z)
        # 生成真实数据
        real_images = ...

        # 训练判别器
        d_loss_real = ...
        d_loss_fake = ...
        d_loss = ...

        # 训练生成器
        g_loss = ...

保存和展示结果：

# 保存生成器模型
generator.save('/path/to/save/generator.h5')

# 生成并展示生成的图像
z = np.random.normal(0, 1, (1, z_dim))
generated_image = generator.predict(z)

扩展阅读

想要更深入地了解 GAN，可以阅读以下文章：