16、变分自编码器与生成对抗网络的实现与分析

变分自编码器与生成对抗网络的实现与分析

1. 数据集介绍

在本次实验中，我们使用MNIST手写数字数据集来训练和测试变分自编码器（VAE）模型。MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，这些样本是大小为28x28的灰度图像。可以通过TensorFlow数据集加载该数据集，具体代码如下：

import tensorflow_datasets as tfds

# 加载训练数据
train_data, info = tfds.load("mnist", split=tfds.Split.TRAIN, with_info=True)
# 加载测试数据
test_data = tfds.load("mnist", split=tfds.Split.TRAIN)
# 显示数据集信息
print(info)

运行上述代码后，会输出数据集的详细信息，如下所示：

tfds.core.DatasetInfo( 
    name='mnist', 
    version=1.0.0, 
    description='The MNIST database of handwritten digits.', 
    urls=['https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/mnist/'], 
    features=FeaturesDict({ 
        'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint