8、基于PyTorch和机器学习的计算机视觉：深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的应用与实践

基于PyTorch和机器学习的计算机视觉：深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的应用与实践

1. 引言

在计算机视觉领域，生成对抗网络（GAN）已经成为一种强大的工具，用于生成逼真的图像。然而，简单的GAN模型在生成高质量图像方面可能存在局限性。本文将介绍深度卷积生成对抗网络（DCGAN），并探讨其在MNIST和Fashion MNIST数据集上的应用。我们将详细介绍DCGAN的原理、数学操作以及如何使用PyTorch实现和训练模型。

2. 模型训练输出可视化

在训练模型时，我们通常需要可视化训练过程中的损失曲线和其他指标，以便了解模型的性能。以下是一段用于绘制模型训练输出图表的代码：

# Cell 12: Graphs of Model training outputs--------------------------- Cell 12
df = train_history
fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 4), sharex=True)
df.plot(ax=ax[0], y=[0, 1], style=['r-+', 'b-'])
df.plot(ax=ax[1], y=[2, 3], style=['b-+', 'r-'])
df.plot(ax=ax[2], y=[4], style=['r-+'])
for i in range(3):
    ax[i].set_xlabel('epoch')
    ax[i].grid(which='major', axis='both', color='g', linestyle=':')