深度学习：使用 PyTorch 和 GAN 生成虚假的 MNIST 数字图像

深度学习在计算机视觉领域取得了显著的进展，其中生成对抗网络（GAN）是一种强大的模型，可以生成逼真的图像。在本文中，我们将使用 PyTorch 和 GAN 来生成虚假的 MNIST 数字图像。MNIST 数据集是一个常用的手写数字图像数据集，由于其简单性和广泛应用的程度，成为了学习计算机视觉的入门教材。

首先，让我们导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms