怎样用pytorch训练GAN模型

1、首先导入训练GAN的各种模块。

2、对超参数进行初始化，有学习率，批处理大小等。

3、下载手写体数据集到指定文件中，并对数据集进行处理，转化成tensor。

4、构建生成器的网络结。

5、构建判别器的网络结构

6、引入损失函数和优化器，并把生成器和判别器的网络结构导入cuda中。

7、对GAN进行训练，生成器和判别式交替训练，最终训练出最优的参数。

8、GAN训练过程中，生成器和判别器的损失。

9、在训练的过程中，图像的生成效果。