内容包含数据集、完整源码以及运行结果。 实验内容：利用GAN网络、mnist数据集生成数字图像。 实验过程：1.进行环境配置 2.首先进行数据准备，将MNIST数据集离线下载，添加至对应的路径，避免代码执行过程中重复下载。 2.对MNIST数据集进行可视化展示，便于之后对比。 3.导入程序需要的模块，如torch、numpy等。 4.对分析器进行参数设定与解析。 5.定义生成器和判别器，实现隐藏层、BN以及前向传播。 6.定义损失函数。 7.初始化生成器、判别器和使用GPU加速。 8.定义神经网络优化器，使用动量梯度下降法。 9.对生成网络和训练网络进行训练。 10.结果保存。 11.修改参数，进行结果对比并分析。

利用PyTorch搭建生成对抗网络生成手写数字图像，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121604572