Keras笔记——关于DCGAN的实现

最新推荐文章于 2025-02-14 10:55:06 发布

hgfm100

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分类专栏： keras 文章标签： Keras DCGAN

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hgfm100/article/details/73322979

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本文介绍了使用 Keras 实现DCGAN的历程，包括学习GAN的基础知识，参考了NIPS 2016的教程和知乎专栏的文章。在实践过程中，针对旧版Keras代码进行了适应性修改，如更新generator和discriminator的语法，并调整了训练函数以适应TensorFlow后台。此外，还分享了数据集下载与存放路径的提示。虽然仅训练了1000次，效果并不理想，但提供了dcgan_mnist.py的代码示例，该示例基于TensorFlow 1.0和Keras 2.0，网络结构略有调整。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前几天学习了一下GAN的相关知识，有NIPS 2016中的教程，
还有知乎专栏的令人拍案叫绝的Wasserstein GAN，以及后续Wasserstein GAN最新进展：从weight clipping到gradient penalty，更加先进的Lipschitz限制手法
这两篇文章推导写的很好，有需要推荐直接看论文
还有深入浅出 GAN·原理篇文字版（完整）｜干货

先是找到了这个https://github.com/jacobgil/keras-dcgan
这个对应的keras版本相对较旧，里面有些需要修改，稍微提一下
先是generator和discriminator里语法需要修改下，对应目前的2.0版本

def generator_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=1024, input_dim=100))
    model.add(Activation(

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