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先放结果 这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的。 实现原理 简单说下原理,生成对抗网络需要训练两个任务,一个叫生成器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责生成图片,一个负责判别图片,生成器不断生成新的图片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行,生成器再不断去改进,不断的像真实的图片靠近。 这就如同一个造假团伙一样,A负责生产,B负责就鉴定,刚开始的时候,两个人都是菜鸟,A随便画了一幅画拿给B看,B说你这不行,然后A再改进,当然需要改进的不止A,随着A的改进,B也得不断提升,B需要发现更细微的差异,直至他们觉得已经没什么差异了(实际肯定还存在差异),他们便决定停止"训练",开始卖吧。 实现代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @author: Awesome_Tang # @date: 2019-02-22 # @version: python2.7 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from datetime import datetime import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' class Config: alpha = 1e-2 drop_rate = 0.5 # 保留比例 steps = 300000 # 迭代次数 batch_size = 128 # 每批次训练样本数 epochs = 100 # 训练轮次 num_units = 128 size = 784 noise_size = |
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