DCGAN生成二次元头像实战，Anime Faces数据集下载

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已于 2023-03-17 10:50:37 修改 · 2.5k 阅读

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#深度学习 #python #机器学习

于 2023-03-16 23:48:22 首次发布

该文介绍了一个使用PyTorch实现的生成对抗网络（GAN）模型，该模型针对AnimeFaces数据集进行训练，用于生成动漫人物脸部图像。代码包括数据加载、生成器和判别器的定义，以及训练过程和损失函数的更新。

一、数据

下载地址1 优快云 0积分下载：https://download.youkuaiyun.com/download/sdbyp/87586295
下载地址2 Kaggle：https://www.kaggle.com/datasets/soumikrakshit/anime-faces

二、实现代码

import glob
import torch
from PIL import Image
from torch import nn
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

images_path = glob.glob('./data/anime-faces/*.png')

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5))
])


class FaceDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, images_path):
        self.images_path = images_path

    def __getitem__(self, index):
        image_path = self.images_path[index]
        pil_img = Image.open(image_path)
        pil_img = transform(pil_img)
        return pil_img

    def __len__(self):
        return len(self.images_path)


BATCH_SIZE = 32
dataset = FaceDataset(images_path)
data_loader = data.DataLoader(dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
image_batch = next(iter(data_loader))


# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.linear1 =

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