PyTorch GAN 教程

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，用于生成数据，模仿真实数据分布。本文将介绍如何使用 PyTorch 搭建和训练一个 GAN。

GAN 基础

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

生成器：负责生成看起来像真实数据的新数据。
判别器：负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。

安装 PyTorch

在开始之前，确保你已经安装了 PyTorch。你可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

创建生成器和判别器

以下是使用 PyTorch 创建生成器和判别器的基本代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 生成器结构

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        return x

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 判别器结构

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        return x

训练 GAN

在训练过程中，生成器和判别器相互竞争。以下是一个简单的训练循环：

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (real_data, _) in enumerate(dataloader):
        # 训练判别器
        # ...

        # 训练生成器
        # ...

生成图像

一旦你的 GAN 训练完成，你可以使用以下代码生成图像：

# 生成随机噪声
noise = torch.randn(1, latent_dim)

# 生成图像
with torch.no_grad():
    fake_image = generator(noise)

# 显示图像
plt.imshow(fake_image.squeeze(), cmap='gray')
plt.show()

扩展阅读

想了解更多关于 GAN 的知识？可以阅读以下文章：