生成对抗网络（GAN) 使用DCGAN或StyleGAN在CelebA数据集上生成人脸图像。

介绍

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成与训练数据相似但新颖的样本。GAN由两个神经网络组成，一个生成器和一个判别器。生成器的目标是生成与真实数据相似的样本，而判别器的目标是将生成的样本与真实样本区分开来。通过对抗性训练，生成器和判别器逐渐变得更加有效，最终生成的样本与真实数据非常接近。

在本篇博客中，我们将介绍如何使用DCGAN或StyleGAN在CelebA数据集上生成人脸图像。

数据集

CelebA数据集包含超过200,000张名人的面部图像。每张图像都有40个二进制属性标记，例如性别、年龄和发型等。我们将使用CelebA数据集来训练我们的GAN模型，并生成新的人脸图像。

我们可以使用torchvision库来加载CelebA数据集，并进行必要的数据预处理。

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.CenterCrop(148),
    transforms.Resize(64),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

dataset = datasets