生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，广泛应用于图像生成、图像修复等领域。以下是一份详细的 GAN 安装教程。

安装环境

在开始安装 GAN 之前，请确保您的系统满足以下要求：

  • Python 3.5 或更高版本
  • 环境管理器（如 conda 或 virtualenv）
  • 熟悉基本的 Python 编程

安装依赖

首先，您需要安装以下依赖：

pip install numpy matplotlib torch torchvision

下载预训练模型

为了快速开始，您可以下载一个预训练的 GAN 模型。以下是一个示例链接：

预训练 GAN 模型下载

编写代码

以下是一个简单的 GAN 模型示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义生成器和判别器
class Generator(nn.Module):
    # ...

class Discriminator(nn.Module):
    # ...

# 实例化模型
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 训练模型
# ...

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如果您想了解更多关于 GAN 的知识，可以访问我们的教程页面：

深度学习教程

图片展示

下面是 GAN 生成的图像示例：

GAN 生成的图像