gan pytorch代码 mnist

GAN是生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的缩写，是一种用于生成模型的深度学习架构。在PyTorch中实现GAN可以用于生成MNIST数据集的代码如下：

引用\[1\]中的代码是用于导入必要的库和设置设备（GPU或CPU）的代码。

引用\[2\]中的代码是GAN的原理部分，包括数据加载和准备的代码。其中包括了导入必要的库、定义GAN的生成器和判别器模型、定义损失函数和优化器、定义训练过程等。

引用\[3\]中的代码是用于检验GAN生成的成果的代码。它通过向生成器输入一个噪声，生成一张虚假的图片，并将其显示出来。

以上是一个简单的GAN在PyTorch中生成MNIST数据集的代码。你可以根据需要进行修改和扩展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [GAN+pytorch实现MNIST生成](https://blog.csdn.net/qq_45510888/article/details/113761697)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [原始GAN-pytorch-生成MNIST数据集（代码）](https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/129238417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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