生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现将自己的图片数据处理成可以训练的图片类型，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

为了使用自己的图像数据，需要仿照pytorch数据输入创建新的类，其中数据格式为numpy.ndarray。 将自己的图片保存到numpy.ndarray中，然后创建类 from torch.utils.data import Dataset import numpy as np class Dataset(Dataset): def __init__(self, path_img, path_target, transforms=None): self.train = path_