生成器示例代码

📘 PyTorch GAN 案例研究教程

欢迎来到生成对抗网络（GAN）的实战指南！我们将通过一个完整的案例，带你了解如何使用PyTorch构建和训练GAN模型。🔍

1. GAN基础概念 GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过博弈过程学习数据分布。🎮

2. 案例实现步骤

• 环境准备：安装PyTorch和必要的库
• 数据加载：使用CIFAR-10数据集进行训练
• 模型定义：构建生成器与判别器网络
• 训练循环：实现交替训练机制
• 结果可视化：展示生成的图像样本

3. 扩展学习 想深入理解PyTorch基础？请访问我们的PyTorch入门教程获取更多指导。📚

4. 实战代码示例

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 网络结构定义

5. 常见问题

• Q: 训练不稳定怎么办？
• A: 尝试调整学习率或使用不同损失函数

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