深入学习生成对抗网络 (GAN) — 基于 PyTorch 的实现与优化

深入学习生成对抗网络 (GAN) — 基于 PyTorch 的实现与优化

生成对抗网络（GAN）是现代深度学习中的一个重要模型，能够生成与真实数据相似的样本。GAN 的基本架构包括两个部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成虚拟样本，而判别器则负责区分真实样本与生成样本。在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现 GAN，并提供一些优化建议以提高模型的性能与可读性。

项目背景

在本项目中，我们将使用 MNIST 数据集，这是一组包含手写数字图像的数据集。我们将构建一个简单的 GAN 来生成数字图像，并在训练过程中监控生成器和判别器的损失，以了解模型的性能。

环境准备

首先，我们需要安装必要的库，包括 PyTorch 和 torchvision。可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

数据准备

我们将使用 torchvision 库来下载和预处理 MNIST 数据集。使用transforms对数据进行标准化处理，将像素值范围转到 [-1, 1]。

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST("./dataset", train=True, transform=transform, download=True)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, drop_last=True)

构建 GAN 模型

生成器

生成器的目标是将随机噪声转换为看起来像真实数据的样本。以下是一个简单的生成器实现：

import torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(10