GAN 源代码学习指南

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个热门的话题。本指南将帮助您了解 GAN 的源代码，并提供了相关的学习资源。

GAN 基础

GAN 是由两部分组成的模型：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成数据，而判别器的任务是区分真实数据和生成数据。

• 生成器：生成数据以欺骗判别器。
• 判别器：判断数据是真实还是生成。

源代码分析

以下是一个简单的 GAN 源代码示例：

# 生成器代码示例
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # ... 初始化生成器层 ...

    def forward(self, x):
        # ... 生成数据 ...
        return x

# 判别器代码示例
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # ... 初始化判别器层 ...

    def forward(self, x):
        # ... 判断数据 ...
        return x

学习资源

为了更好地理解 GAN 的源代码，以下是一些推荐的学习资源：

• PyTorch 官方文档
• GAN 介绍

图片展示

以下是一些 GAN 生成的图像示例：

希望这份指南能帮助您更好地学习 GAN 的源代码。如果您有任何问题，欢迎在 社区论坛 中提问。