19、生成对抗网络（GAN）及其变体技术详解

生成对抗网络（GAN）及其变体技术详解

1. 引言

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域极具创新性的模型，在图像生成、数据增强等诸多领域有着广泛的应用。本文将详细介绍GAN的训练过程、存在的问题以及其变体如WGAN和Pix2Pix的相关技术。

2. GAN基础训练流程

在训练GAN时，需要同时训练生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是训练过程中的关键步骤和代码：

# 训练步骤
train_step(image_batch)
# 生成GIF所需图像
display.clear_output(wait=True)
generate_and_save_images(generator, epoch + 1, seed)
# 每15个epoch保存一次模型
if (epoch + 1) % 15 == 0:
    checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix)
print ('Time for epoch {} is {} sec'.format(epoch + 1, time.time()-start))
# 最后一个epoch后生成图像
display.clear_output(wait=True)
generate_and_save_images(generator, epochs, seed)

2.1 生成和保存图像

定义函数 generate_and_save_images 用于生成和保存中间图像：