10、使用 DCGAN 构思新的户外建筑结构-优快云博客

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使用 DCGAN 构思新的户外建筑结构

1. 判别器代码实现

判别器相较于生成器更为简单。深度卷积网络在分类研究中十分常见，但在生成对抗网络（GAN）中，关键在于训练应具有对抗性，直接采用最先进的分类技术可能无法让生成器学习。本质上，构建判别器需要进行平衡操作。

准备工作

要时刻留意目录，确保新开发的结构放置在正确位置，目录结构如下：

DCGAN
├── data
├── docker
├── README.md
├── run.sh
├── scripts
└── src
    ├── discriminator.py
    ├── gan.py
    ├── generator.py
    ├── save_to_npy.py

需注意，上一节的 discriminator.py 和 gan.py 将集成到后续的操作中。

操作步骤

将 Goodfellow 的结构修改为 DCGAN 类型很简单，只需对创建 DCGAN 模型的代码进行两处核心更改。这里不回顾导入部分，若脚本中需要，在顶部导入即可，同时别忘了指向正确的解释器。

初始化判别器类

首先，添加一个与 model_type 相关的参数，让用户可以选择 GAN 或 DCGAN，代码如下：

class Dis