【源码】基于Python和TensorFlow的MNIST数据集GAN生成对抗网络

项目简介

本项目借助Python和TensorFlow实现了生成对抗网络（GAN），旨在生成与MNIST数据集中相似的手写数字图像。通过训练生成器网络和判别器网络，生成器尝试创造出和真实MNIST图像相像的图像，判别器则负责区分真实图像与生成图像。

项目的主要特性和功能

1. 实现生成对抗网络（GAN），包含生成器和判别器的定义。
2. 判别器网络结构设有全连接层，用于判断输入图片的真实性。
3. 生成器网络结构也包含全连接层，可生成与真实MNIST图像类似的图像。
4. 采用sigmoid交叉熵损失函数，并应用标签平滑技术。
5. 运用Adam优化算法对生成器和判别器进行训练。
6. 训练过程中，每隔一定迭代次数，会生成并保存生成器的输出图像，同时打印判别器和生成器的损失值。

安装使用步骤

1. 假设用户已经下载了本项目的源码文件。
2. 环境准备：确保已安装Python和TensorFlow。
3. 运行代码：在Python环境中运行GAN_MNIST.py文件，启动训练过程。
4. 查看结果：训练完成后，可在指定文件夹中查看生成的图像。

注意：运行代码前，请确保正确安装和配置了TensorFlow库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】