GAN

Generative adversarial nets，using pytorch，mnist dataset

使用数据集mnist的训练集部分

这是最简单的能读懂的GAN实现，代码具有非常高的可读性，全部加有注释

准备,总共需要以下导入库

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools
import pickle
import imageio
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable

使用方法

平台是python3.x
python main.py

说明

• mnist数据集自动下载，选择download=True，也可进行变换，只是用到了它的训练集（剩下的测试集没有使用） datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
• 代码里面有详细的讲解，应该比较容易弄懂