【源码】基于Keras的简单生成对抗网络（GAN）实现

项目简介

本项目是一个简单的生成对抗网络（GAN）实现，主要用于处理MNIST手写数字数据集。借助Keras框架构建并训练模型，能够生成与真实手写数字相似的假数字图像。

项目的主要特性和功能

1. 生成器：利用随机噪声生成手写数字图像。
2. 鉴别器：具备区分真实图像和假图像的能力，可通过训练提升鉴别精准度。
3. 对抗训练：通过生成器和鉴别器的对抗训练，不断提高生成图像的质量。
4. 图像可视化：在训练过程中能实时查看生成的图像，并将其保存下来。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

需确保已安装Python和pip，在项目根目录下运行以下命令来安装所需依赖库： bash pip install -r requirements.txt

2. 运行项目

安装完依赖库后，直接运行以下命令开启GAN模型的训练： bash python gan.py

3. 查看生成的图像

训练过程中，生成的图像会保存于./images目录下，可通过以下命令查看： bash python gan.py --plot

注意事项

• 本项目是简单的GAN实现，可能不适用于复杂的图像生成任务。
• 训练过程耗时可能较长，具体取决于计算机的性能和配置。
• 生成的图像质量受模型训练程度和参数设置的影响。

参考资料

• Keras官方文档
• MNIST数据集
• 生成对抗网络（GAN）论文

下载地址

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