🧠 使用 TensorFlow 构建生成对抗网络（GAN）教程

什么是 GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架。它包含两个核心网络：

• 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真数据
• 判别器（Discriminator）：学习区分真实数据与生成数据

💡 想了解 GAN 的数学原理？点击这里 获取更深入的解析

TensorFlow 实现步骤

1. 环境准备
   安装 TensorFlow：

   pip install tensorflow
   

   

   TensorFlow_安装环境

2. 构建基础网络结构

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras import layers
   
   def make_generator_model():
       model = tf.keras.Sequential([
           layers.Dense(256, input_dim=100),
           layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
           layers.Dense(512),
           layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
           layers.Dense(1024, activation='tanh')
       ])
       return model
   

3. 训练过程可视化
   

   

   GAN_训练损失曲线
   
   在训练时，可通过 matplotlib 绘制生成器与判别器的损失曲线，观察模型收敛状态。

扩展学习建议

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📌 本教程使用了 TensorFlow 的 tf.keras API，适合初学者快速上手。更多实战案例请参考.TensorFlow 官方教程站