基于PyTorch的生成对抗网络（五）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

目录

一、案例描述
二、代码详解

2.1 构建真实数据集
2.2 创建生成虚假数据
2.3 构建判别器

2.3.1 创建生成虚假标签
2.3.2 判别器类
2.3.3 测试判别器

2.4 构建生成器

2.4.1 生成器类
2.4.2 测试生成器

2.5 训练GAN
2.6 测试生成器的生成效果

一、案例描述
本文介绍利用条件生成对抗网络（CGAN）进行手写数字生成。比如说，要求生成不同的，但是都代表某一个数字的图像。
二、代码详解
2.1 构建真实数据集
加载数据集利用datasets.MNIST()函数，定义加载数据集函数：

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