生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)是一种强大的深度学习模型,可以用于生成逼真的图像。GAN由两个主要组成部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责生成逼真的图像样本,而判别器则负责区分生成的图像是真实的还是伪造的。通过不断迭代训练,生成器和判别器相互竞争、相互提升,最终生成器能够生成越来越逼真的图像。
在本文中,我们将探讨如何使用GAN进行图像生成和分类。我们将使用Python编程语言和深度学习框架TensorFlow来实现我们的模型。
首先,我们需要导入所需的库:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib