PyTorch生成对抗网络GAN基础教学与简单实例
简介
本资源文件提供了一个使用PyTorch框架构建生成对抗网络（GAN）的基础教学与简单实例代码。通过本教程，您将了解如何使用GAN生成虚假图像，并掌握生成器与判别器的基本卷积结构。
数据集
本教程使用的数据集是开源的人脸图像数据集img_align_celeba，大小为1.34G。该数据集包含了大量的人脸图像，适合用于训练生成对抗网络。
代码说明
生成器与判别器模型均采用了简单的卷积结构，代码参考了PyTorch官网的示例。通过本教程，您将学习到如何构建和训练一个基本的GAN模型，并生成逼真的人脸图像。
代码地址
代码已上传至GitHub，您可以通过以下地址访问：
参考资料
本教程的代码说明和详细步骤可以在以下博客文章中找到：
使用方法
- 下载本资源文件，包含代码和数据集。
- 按照代码说明进行配置和运行。
- 通过训练模型，生成虚假图像并观察结果。
注意事项
- 请确保您的PyTorch环境已正确安装。
- 数据集较大，建议在有足够存储空间的设备上进行操作。
- 代码中可能需要根据您的环境进行适当的调整。
通过本教程，您将掌握使用PyTorch构建和训练生成对抗网络的基本技能，为进一步深入研究GAN打下坚实的基础。