Python实现GAN（生成对抗网络）图像修复算法

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1. 引言

近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）因其出色的生成能力而备受关注。GAN在图像生成、图像修复、风格转换等多个领域中展现了巨大潜力。本文将详细讲解如何利用Python实现一个基于GAN的图像修复算法，并借助CIFAR10数据集进行实验。为使整个流程更加直观，我们采用PyQt构建图形化用户界面（GUI），以便用户可以方便地设定训练参数、观察训练进程、查看验证指标以及实时展示修复后的图像。

本文主要内容包括：

• GAN理论基础与图像修复算法原理介绍
• CIFAR10数据集简介及预处理方法
• 基于PyTorch构建生成器与判别器网络
• 利用PyQt构建美观、高效的GUI工程，实现模型训练、验证、日志输出、进度条展示以及图片输入输出功能
• 模型训练过程中调用GPU加速计算
• 代码详细自查与BUG减少策略

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2. 生成对抗网络（GAN）简介

生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器的目标是学习数据分布并生成与真实数据尽可能相似的假样本，而判别器则负责判断输入数据是真实样本还是生成器生成的假样本