作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）简称 GANs，是近年来一个非常热门的话题。本文将介绍如何用 PyTorch 框架构建一个 GAN 模型，并展示一些实验结果。希望能对读者有所帮助。
2.GAN 的原理
什么是 GAN？简单来说，GAN 是由两部神经网络组成的一种模型，其中一个网络是生成器（Generator），另一个网络是判别器（Discriminator）。生成器的任务就是通过随机输入生成新的样本，而判别器的任务就是判断给定的样本是来自真实分布还是生成器产生的。两个网络互相博弈，最后达到均衡，生成器不断尝试创造新的样本，使得判别器无法区分生成的样本和真实样本。
那么 GAN 有哪些优点呢？
- 生成高质量的图像、视频和音频数据；
- 用小的网络结构表示复杂的数据生成过程；
- 可以用于处理模式识别、图像超分辨率、文本翻译、声音合成等领域的应用。
传统的机器学习方法在训练生成模型时往往需要耗费大量的时间和资源。而 GAN 通过让判别器和生成器互相竞争的方式，能够快速地生成高质量的图像和数据，提升了训练效率。而且 GAN 模型还可以学习到数据的内部特征，因此在某些领域中效果更好。
3.基本概念术语说明
3.1 数据集
GAN 模型的训练数据集一般包括两类，即真实数据集（通常来自于某个特定分布）和生成数据集（来自于生成模型）。真实数据集用来