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我需要一段DCGAN的代码

时间: 2023-03-13 14:52:28 浏览: 76

DCGAN代码.zip

network.py 定义生成器和判别器 train.py 训练的文件判别器是接受一张图片，然后抽丝剥茧的判别出一些特征，看看特征是不是我们想要的特征生成器是从特征出发，可以通过特征生成一系列的图片，从随机数生成图片 Sequential() 是一个方法，可以给我们添加多层卷积层 model.add(tf.keras.layers.Conv2D()) model.add(tf.keras.layers.Activation("tanh")) 第二层卷积层激活层输入，激活层的输出作为池化层的输入，池化层的输出作为第二层卷积层Conv2D的输入

我可以为您提供一段DCGAN的Python代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropoutfrom tensorflow.keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2Dfrom tensorflow.keras.layers import LeakyReLUfrom tensorflow.keras.layers import UpSampling2D, Conv2Dfrom tensorflow.keras.models import Sequential, Modelimport tensorflow.keras.optimizersdef build_generator():model = Sequential()model.add(Dense(256, input_dim=100))model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))model.add(Dense(512))model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))model.add(Dense(1024))model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))model.add(Dense(784, activation='tanh'))model.add(Reshape((28, 28, 1)))model.summary()noise = Input(shape=(100,))img = model(noise)return Model(noise, img)

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