47、生成对抗网络（GAN）实现新数据合成

algae

于 2025-11-14 13:00:10 发布

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分类专栏： Python机器学习实战精讲文章标签： GAN 生成对抗网络数据合成

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生成对抗网络（GAN）实现新数据合成

1. 环境准备

在开始实现GAN模型之前，我们需要安装必要的Python包。Google Colab Notebooks环境已经预装了一些包，如NumPy、SciPy和TensorFlow的最新稳定版本。不过，当前Google Colab上的最新稳定版本是TensorFlow 1.15.0，而我们要使用TensorFlow 2.0。因此，需要在新的单元格中执行以下命令来安装支持GPU的TensorFlow 2.0：

! pip install -q tensorflow-gpu==2.0.0

在Jupyter Notebook中，以感叹号开头的单元格会被解释为Linux shell命令。安装完成后，可以使用以下代码测试安装并验证GPU是否可用：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print("GPU Available:", tf.test.is_gpu_available())
if tf.test.is_gpu_available():
    device_name = tf.test.gpu_device_name()
else:
    device_name = '/CPU:0'
print(device_name)

若要将模型保存到个人Google Drive，或进行文件传输、上传等操作，需要挂载Google Drive。在新单元格中执行以下代码：