gan对抗神经网络源代码

利用PyTorch搭建卷积生成对抗网络生成彩色图像，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121670277

dcgan动漫人像生成（数据集，测试结果，代码以及个人记录）

一、DCGAN论文要点 通过跨步卷积层（例如：stride= 2）代替池化层（例如：最大池化层） 取消全连接层，用全局平均池化层代替（在判别器的最后一层） 所有层的输出都用BatchNormalization做归一化 生成器使用转置卷积层，激活函数使用ReLU函数，但最后一层输出层使用Tanh激活函数；判别器使用卷积层，激活函数使用LeakyReLU， the slope of the leak was set to 0.2 in all models. All weights were initialized from a zero-centered Normal distribution with standard deviation 0.02. （所有权重均从零中心正态分布初始化，标准偏差为0.02），Adam优化器的beta1值设置为0.5，学习率设置为0.0002，所有模型均采用小批量随机梯度下降（SGD）训练，最小批量为128。

Python语言 DCGAN代码包 完整代码 卷积生成式对抗网络

在PyTorch和PyTorch Lightning中生成深度学习模型的实现 DCGAN 论文： 作者：Alec Radford，Luke Metz，Soumith Chintala 代码（PyTorch）： 由 码（闪电）： 由 去做 DCGAN Pix2Pix 循环GAN SRGAN

今天小编就为大家分享一篇Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

PyTorch GAN :laptop:与 :laptop: = :red_heart: 此仓库包含各种GAN架构的PyTorch实现。目的是使初学者更容易开始玩和学习GAN。 我发现的所有存储库都掩盖了某些内容，例如将某些网络层中的偏向设置为False而没有解释为什么要做出某些设计决定。此仓库使每个设计决策透明。 目录 什么是GAN？ GAN最初是由Ian Goodfellow等人提出的。在一份名为“的开创性论文中。 甘斯是一个框架，2个模型（通常为神经网络），称为发电机（G）和鉴别器（d），玩游戏极大极小彼此抵靠。生成器正在尝试学习真实数据的分布，这是我们通常感兴趣的网络。在游戏中，生成器的目的是欺骗鉴别器“思考”它生成的数据是真实的。另一方面，鉴别器的目的是正确地区分生成的（伪）图像和来自某些数据集（例如MNIST）的真实图像。 设置 git clone https://github.com/gordicaleksa/py

PyTorch生成对抗网络（DCGAN）代码

GAN模型的Pytorch代码 这是使用相同的卷积架构的3种不同GAN模型的pytorch实现。 DCGAN（深度卷积GAN） WGAN-CP（使用重量修剪的Wasserstein GAN） WGAN-GP（使用梯度罚分的Wasserstein GAN） 依存关系 突出的软件包是： 麻木 scikit学习 张量流2.0 pytorch 1.6.0 火炬视觉0.7.0 要快速轻松地安装所有依赖项，您应该使用pip pip install - r requirements . txt 训练 在Fashion-MNIST数据集上运行DCGAN模型的训练： python main.py --model DCGAN \ --is_train True \ --download True \ -