data_path = 'data/faces' # 数据集存放路径 num_workers = 4 # 多进程加载数据所用的进程数 image_size = 96 # 图片尺寸 batch_size = 256 max_epoch = 200 lr1 = 2e-4 # 生成器的学习率 lr2 = 2e-4 # 判别器的学习率 beta1 = 0.5 # Adam优化器的beta1参数 gpu = False # 是否使用GPU nz = 100 # 噪声维度 ngf = 64 # 生成器feature map数 ndf = 64 # 判别器feature map数的含义

这段代码看起来像是一个基于GAN的图像生成器的训练代码。其中，data_path是数据集存放的路径，num_workers是多进程加载数据所用的进程数，image_size是图片的尺寸，batch_size是批量大小，max_epoch是最大训练轮数，lr1是生成器的学习率，lr2是判别器的学习率，beta1是Adam优化器的beta1参数，gpu表示是否使用GPU，nz是噪声维度，ngf是生成器feature map数，ndf是判别器feature map数的含义。