python GAN

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，本例中是手写数字的图像。 GAN 由两个主要组件组成：生成器和判别器。生成器负责生成假图像样本，而判别器负责区分真实图像和生成器生成的假图像。

在Python中，可以使用PyTorch库构建和训练GAN模型。首先，需要导入一些必要的包和数据集，如MNIST数据集。MNIST数据集包含了6万张手写数字的图像，每个图像的尺寸是28x28像素，适合用于简单训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [生成式对抗网络GAN（一）—基于python实现](https://blog.csdn.net/qq_21754773/article/details/124936256)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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