Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解
原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator，数据有真实数据groundtruth，还有需要网络生成的“fake”数据，目的是网络生成的fake数据可以“骗过”判别器，让判别器认不出来，就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据。总的来说是：判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好；生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好，这个是矛盾的，所以只能交替训练网络。
需要搭建生成器网络和判别器网络，训练的时候交替训练。
首先训练判别器的参数，固定生成器的参数，让判别器判断生成器生
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