生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，常用于生成逼真的图像。以下是一个简单的GAN实践教程。

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下软件和库：

  • Python 3.x
  • TensorFlow 或 PyTorch
  • NumPy
  • Matplotlib

您可以通过以下链接了解如何安装这些库：安装指南

数据集

为了训练GAN，我们需要一个数据集。以下是一些常用的图像数据集：

  • MNIST：手写数字数据集
  • CIFAR-10：32x32彩色图像数据集
  • CelebA：名人面部图像数据集

您可以通过以下链接了解如何获取这些数据集：数据集获取

模型构建

以下是一个简单的GAN模型示例，使用PyTorch构建：

# GAN模型代码示例

训练过程

  1. 加载数据集并预处理。
  2. 初始化生成器和判别器。
  3. 训练生成器和判别器。

结果展示

训练完成后，您可以使用以下代码生成图像：

# 生成图像代码示例

GAN生成图像示例

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