conditional GANs pytorch

条件GAN（Conditional GANs）是一种生成对抗网络（GAN）的变体，它通过给生成器和鉴别器提供额外的条件信息来改进生成过程。在PyTorch中实现条件GANs时，需要对生成器和判别器的结构进行修改。

引用中给出了生成器的具体实现。生成器接收两个输入：一个是噪声向量x，一个是条件向量c。首先，将x通过线性层进行处理，得到一个大小为128x7x7的张量。然后，将x和c通过cat操作在channels方向上进行合并，形成一个大小为256x7x7的张量。最后，通过三次转置卷积操作将张量的尺寸逐渐放大，最终生成一个大小为1x28x28的图像。

引用中给出了判别器的具体实现。判别器接收两个输入：一个是真实图像x，一个是条件向量c。首先，将c通过线性层进行处理，得到一个大小为1x28x28的张量。然后，将x和c通过cat操作在channels方向上进行合并，形成一个大小为2x28x28的张量。接下来，通过卷积层、LeakyReLU激活函数和Dropout层对张量进行处理。最后，将张量展平后通过全连接层得到一个概率值，表示输入图像为真实图像的概率。

通过以上改进，条件GANs可以在生成过程中根据给定的条件生成特定的图像。这种结构可以应用于各种任务，如图像生成、图像修复和图像转换等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Conditional GAN代码实现（Pytorch）](https://blog.csdn.net/weixin_40330033/article/details/127212518)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch-GANs:我对各种GAN（生成对抗网络）架构的实现，例如香草GAN（Goodfellow等），cGAN（Mirza等），...](https://download.csdn.net/download/weixin_42116701/15910571)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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