GAN学习

问题与思考

存在的主要问题

1. 数学不过关，对常用分布呀，一些最优化方法不太了解
2. 代码方面，模型构建和数据处理等常用方法还了解的很少

存在的疑惑:

1. 视频中代码貌似跑的效果比提供的要好的多很多
2. 提供的DCGAN在Epoch数增加的时候，结果几乎每个图都是一样的，一片混沌，不知道为啥

GAN

运行结果

对双月的分布学习的相当可以

CGAN和DCGAN

不就是跑代码嘛，这个简单
我反手就是colab一个运行，啊，报错了

colab你不讲武德

小问题啊，不就是size不匹配嘛，反手就写下了如下代码

ones = torch.ones(batch_size).unsqeeze(1).to(device)
zeros = torch.zeros(batch_size).unsqeeze(1).to(device)

CGAN的效果
一言难尽

这下效果不错了，30轮后效果如下

但是当我跑完100个epoch,很忧伤，它成这样了

愁