G4 - 可控手势生成 CGAN

• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊

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代码

关于CGAN的原理上节已经讲过，这次主要是编写代码加载上节训练后的模型来进行指定条件的生成

图像的生成其实只需要使用Generator模型，判别器模型是在训练过程中才用的。

# 库引入
from torch.autograd import Variable
from torchvision.utils import save_image, make_grid
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 超参数
latent_dim = 100
n_classes = 3
embedding_dim = 100

# 工具函数
def weights_init(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find('Conv') != -1:
        torch.nn.init.normal_(m.weight, 0.0, 0.02)
    elif classname.find('BatchNorm') != -1:
        torch.nn.init.normal_(m.weight, 1.0, 0.02)
        torch.nn.init.zeros_(m.bias)


# 模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()