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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊# 自定义权重初始化函数，作用于netG和netD# 获取当前层的类名# 如果类名中包含'Conv'，即当前层是卷积层= -1:# 使用正态分布初始化权重数据，均值为0，标准差为0.02# 如果类名中包含'BatchNorm'，即当前层是批归一化层= -1:# 使用正态分布初始化权重数据，均值为1，标准差为0.02# 使用常数初始化偏置项数据，值为0'''定义生成器 Generator''''''

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊# 自定义权重初始化函数，作用于netG和netD# 获取当前层的类名# 如果类名中包含'Conv'，即当前层是卷积层= -1:# 使用正态分布初始化权重数据，均值为0，标准差为0.02# 如果类名中包含'BatchNorm'，即当前层是批归一化层= -1:# 使用正态分布初始化权重数据，均值为1，标准差为0.02# 使用常数初始化偏置项数据，值为0# 输入为Z，经过一个转置卷积层。

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