学习笔记 GAN001:生成式对抗网络，只需 10 步，从零开始到调试

[cralison]

生成式对抗网络(gennerative adversarial network,GAN)，目前最火的非监督深度学习。一个生成网络无中生有，一个判别网络推动进化。学技术，不先着急看书看文章。先把 Demo 跑起来，顺利进入断点调试。这样就可以边学习边修改边验证，亲自下手参与调试，会比只是当个看客，更有兴趣更有成就感也更容易理解内容。

1 ､下载并安装 Anaconda。
https://www.continuum.io/downloads

Anaconda 的使用可以看这篇文章：
http://www.jianshu.com/p/2f3be7781451

2 ､创建环境，指定 Python 版本

conda create --name python36 python=3.6

3 ､使用 activate 激活环境

source activate python36

4 ､安装依赖库

pip install bleach certifi chardet decorator html5lib idna imageio markdown moviepy numpy olefile pillow protobuf scipy requests six tensorflow tensorflow-tensorboard tqdm urllib3 werkzeug

5 ､用 git clone DCGAN-tensorflow 源码

git clone https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow.git

6 ､进入 DCGAN-tensorflow 目录

cd XXX/DCGAN-tensorflow

7 ､下载 mnist 数据集

python download.py mnist

8 ､训练模型

python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28 --train

9 ､测试模型

python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28

10 ､断点调试



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[ivechan]

毫无意。