用GAN（Generative Adversarial Networks）實(shí)現(xiàn)，用于生成手寫(xiě)數(shù)字圖片。

# 導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)
import torch
import torch.nn as n
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

導(dǎo)入 PyTorch 和相關(guān)的庫(kù)，包括：

• torch: PyTorch 庫(kù)。
• torch.nn: PyTorch 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊。
• torch.optim: PyTorch 中的優(yōu)化器。
• torch.nn.functional: PyTorch 中的函數(shù)式接口。
• torch.utils.data: PyTorch 中的數(shù)據(jù)加載器。
• torchvision: PyTorch 中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。
• matplotlib: Python 中的繪圖庫(kù)。
• numpy: Python 中的數(shù)值計(jì)算庫(kù)。

# 定義生成器
class Generator(n.Module):

    def __init__(self, latent_dim, img_shape):
        super(Generator, self).__init__()

        self.img_shape = img_shape
        self.fc = n.Linear(latent_dim, 128)
        self.conv1 = n.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1)
        self.conv2 = n.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1)
        self.conv3 = n.Conv2d(512, 1024, 2, 1)
        self.conv4 = n.Conv2d(1024, self.img_shape[0], 4, 2, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.leaky_relu(self.fc(x), 0.2)

        x = x.view(-1, 128, 4)
        x = F.leaky_relu(self.conv1(x), 0.2)
        x = F.leaky_relu(self.conv2(x), 0.2)
        x = F.leaky_relu(self.conv3(x), 0.2)
        x = torch.tanh(self.conv4(x))

        return x

這段代碼定義了生成器模型。生成器是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于從隨機(jī)噪聲 z 中生成圖片。生成器模型包含以下幾個(gè)層：

• torch.nn.Linear: 全連接層，將隨機(jī)噪聲 z 映射到 128 維向量。
• torch.nn.Conv2d: 卷積層，用于對(duì)生成器的 128 維向量進(jìn)行卷積操作，生成特征圖。
• torch.nn.LeakyReLU: 激活函數(shù)，用于激活特征圖。
• torch.nn.Tanh: 激活函數(shù)，用于將輸出范圍縮放到 [-1, 1]。

# 定義判別器
class Discriminator(n.Module):

    def __init__(self, img_shape):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.img_shape = img_shape
        self.conv1 = n.Conv2d(self.img_shape[0], 512, 4, 2, 1)
        self.conv2 = n.Conv2d(512, 256, 4, 2, 1)
        self.conv3 = n.Conv2d(256, 128, 4, 2, 1)
        self.fc = n.Linear(128 * 4, 1)


    def forward(self, x):
        x = F.leaky_relu(self.conv1(x), 0.2)
        x = F.leaky_relu(self.conv2(x), 0.2)
        x = F.leaky_relu(self.conv3(x), 0.2)
        x = x.view(-1, 128 * 4)
        x = self.fc(x)
        return x

這段代碼定義了判別器模型。判別器是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于判斷輸入的圖片是否為真實(shí)圖片。判別器模型包含以下幾個(gè)層：

• torch.nn.Conv2d: 卷積層，

1. 首先，定義了一個(gè)Discriminator類，繼承自nn.Module，用于構(gòu)建判別器模型。

2. 接著，在__init__函數(shù)中，定義了四個(gè)卷積層和一個(gè)全連接層，用于構(gòu)建判別器模型。

3. 最后，在forward函數(shù)中，定義了前向傳播過(guò)程，將輸入x通過(guò)四個(gè)卷積層和一個(gè)全連接層，最終得到輸出x。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-435115.html

# 定義損失函數(shù)
def los_func(real_score, fake_score):
    real_los = torch.mean((real_score - 1) * 2)
    fake_los = torch.mean(fake_score * 2)
    return real_los + fake_los


# 定義訓(xùn)練函數(shù)
def train(d

到了這里，關(guān)于python- 用GAN（Generative Adversarial Networks）實(shí)現(xiàn)，用于生成手寫(xiě)數(shù)字圖片。的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！