# 如何实现GAN Python代码
## 简介
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，用于生成新的数据样本。GAN由一个生成器网络和一个判别器网络组成，它们相互竞争来提高生成器的性能。在本文中，我们将学习如何使用Python实现GAN的代码。
## GAN实现流程
下面是实现GAN代码的一般步骤。我们将使用表格来展示这些步骤和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-07-16 09:42:04
116阅读
GAN生成式对抗网络import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
import torch
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torc
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2023-07-28 16:12:22
293阅读
//平时学习中写的Python模块代码1.简易验证码1 import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
2 import random
3
4 def rndChr():
5 return chr(random.randint(48, 57))
6
7 def rndColor():
8 return (random
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2023-06-12 09:47:41
190阅读
# 如何实现GAN网络的完整Python代码
生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）。生成器负责生成假样本，鉴别器则负责判断样本是真实的还是生成的。通过相互对抗的训练，GAN能够生成与真实数据分布相似的高质量样本。
## 实现流程
在开始代
以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务，因为按照传统的机器学习思路，我们根本没有真值（ground truth）可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图像生成领域发
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2023-09-01 07:54:49
268阅读
文章目录一、本文的实例说明二、GAN原理说明三、GAN网络架构说明1）生成器架构2）判别器架构3）训练数据四、Pytorch代码五、生成结果六、一些理解1）为什么在代码中生成器每训练5次判别器才训练一次？2）为什么最终生成的数字还是不太清晰？ 一、本文的实例说明本文旨在用Pytorch构建一个GAN网络，这个GAN网络可以生成手写数字。二、GAN原理说明这快不做赘述，CSDN上（及baidu上）
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2023-11-26 19:47:40
174阅读
文章目录生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?2、如何训练GAN？3、 训练DCGAN实现人脸生成（1）网络结构（2）Pytorch实现4、 GAN的应用 生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?所谓的生成对抗网络，就是一种可以生成特定分布数据的神经网络模型GAN网络结构如上图所示，网络结构中，最重要的是两个模块：和，输入的数据，
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2023-12-07 07:17:18
121阅读
开始刷leetcode算法题 今天做的是“买卖股票的最佳时机”题目要求给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。注意：你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。看到这个题目 最初的想法是蛮力法通过两层循环 不断计算不同天之间的利润及利润和下面上代码class Solu
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2024-09-07 22:29:28
42阅读
Python 网络编程简单来说，网络是用物理链路将各个孤立的工作站或主机相连在一起，组成数据链路，从而达到资源共享和通信的目的。所谓的网络编程就是，让在不同的电脑上的软件能够进行数据传递，即进程之间的通信Python 提供了两个级别访问的网络服务：低级别的网络服务支持基本的 Socket，它提供了标准的 BSD Sockets API，可以访问底层操作系统 Socket 接口的全部方法。高级别的网
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2023-09-20 10:32:51
61阅读
# 探索生成对抗网络（GAN）与PyTorch的实现
## 引言
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，旨在生成与真实数据相似的样本。GAN由两个主要组成部分：生成器和判别器。生成器负责生成数据，而判别器则负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。通过这两者的对抗训练，GAN能够生成高质量的样本。
在本文中，我们将通过具体的代码示例来探讨如何在PyTorch中实现GAN，并配合可视化工
原创
2024-08-18 04:01:27
135阅读
## 如何使用PyTorch实现GAN网络
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，常用于生成数据。实现GAN的一般流程包括数据准备、模型构建、损失函数定义、训练过程以及结果展示。以下是实现GAN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|--------------------------------|
原创
2024-10-13 05:03:17
125阅读
论文：Generative Adversarial Networks 作者：Ian J. Goodfellow 年份：2014年从2020年3月多开始看网络，这是我第一篇看并且可以跑通代码的论文，简单记录一下，有时间会补充。 更多关于GAN的可以看我另一篇：直接讲代码实现部分，这个代码是用pytorch训练GAN，基于MNIST数据集 真实图片：代码：import torch
import tor
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2024-03-26 07:27:33
46阅读
本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包：设置参数：给出标准数据：构建模型：构建优化器迭代细节画图全部代码：参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
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2024-04-30 02:20:12
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_inference.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_demo.py这篇文章主要介绍了生成对抗网络（Generative Adversa
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2023-09-15 14:26:16
215阅读
一、生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”单独交替迭代训练生成器和判别器通过不断的循环，「生成器G」和「判
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2023-09-20 10:32:45
54阅读
1. VGG块VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输入输出通道数。import time
import torch
from torch import nn, optim
import sys
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2023-08-14 20:28:59
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目录导入库数据准备定义生成器定义判别器 初始化模型，优化器及损失计算函数 绘图函数GAN的训练 运行结果 编辑导入库import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional
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2023-07-17 22:13:16
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1.创建tensor1.1 直接创建直接根据数据创建:x = torch.tensor(2,3) # 创建 2*3 的 tensor
x = torch.tensor([5.5, 3]) # 创建 tensor，值为[5.5, 3]
print(x)
# tensor([5.5000, 3.0000])
# 在制定 GPU 上创建与 data 一样的类型
torch.tensor
PyTorch复现VGG学习笔记一篇简单的学习笔记，实现五类花分类，这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节，请去看论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》简单说明下数据集，下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明一、环境准备可以去看之前的一篇博客，里面写的很详细
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2023-07-26 22:18:13
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