二维下料matlab代码-GAN-char-gen:基于机器学习，基于神经网络的项目，可生成具有不同样式的单个字符

二维下料matlab代码GAN字符生成 一个基于机器学习，基于神经网络的项目，可以通过对抗性学习生成具有不同样式的单个字符。 数据包要求：模块numpy ， tensorflow （版本2及更高版本，但应与1一起使用）和keras ，然后将scipy加载.mat文件，并将tqdm作为实用程序包tabulate和tqdm 。 没有防护罩，因此必须安装所有防护罩，程序才能正常工作。 作者：弗朗切斯科·比安科（Francesco Bianco） 电邮： 快速介绍 快速运行：从存储所有.py文件的工作文件夹中，创建一个名为'temp_project'的文件夹，并将其中包含EMNIST数据集的'matlab'文件夹放入其中，以使路径为./temp_project/matlab/emnist-letters.mat （在Unix中，或等效于Windows系统.\temp_project\matlab\emnist-letters.mat ）有效。 然后启动不带命令行参数的程序以实现默认行为：它们将在'temp_project'中创建文件夹，对于基于EMNIST的网络，其前缀为'E_'，对于MNIS