データを達成するためにGAN-コード
2014年以来GAN記事は、オンラインで公開GANの変種の多種多様に登場します。元のネットワーク構造：DおよびGは、多層パーセプトロンであるが、特定のコード実装を見つけられませんでした。コード4 GANアーキテクチャの実装の最も基本的で終え、次のチュートリアル。
1.pytorchチュートリアル
pytorchチュートリアルでは、人々が世代の問題に直面して主に扱う、DGGANのサンプルコードがあります。チュートリアル英語、深さ畳み込みニューラルネットワーク構造を持つコード、G、およびDでの英語のコメント。
公式サイトのチュートリアル：
https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html
GitHubの情報：
https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/beginner_source/dcgan_faces_tutorial.py
https://github.com/ pytorch /例/ブロブ/マスター/ dcgan
2.ジェーンチュートリアルブック
Moのトラブルの後ジェーンブックチュートリアル（常に良い）、境界与えられた主な成果、曲線生成の問題。中国ガイド、カーブフィッティングは、構造GとD.センサの2つの層で、比較的簡単です
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/4-06-GAN/
HTTPS：// GitHubの。 COM / MorvanZhou / PyTorch-チュートリアル/ブロブ/マスター/チュートリアル-内容/ 406_GAN.py
3.CSDNブログ
CSDNブログ、手書きの数字は、コードを生成しました。英国混合チュートリアル画像タグ、D、およびGは、多層パーセプトロンを構築するために使用されます。
https://blog.csdn.net/IAMoldpan/article/details/78711426
4.pytorch中国のドキュメント
チュートリアルpytorch中国のドキュメント。手書き図面、中国語チュートリアル画像タグ、D、及びGを生成するためのコードは、多層パーセプトロンを構築するために使用されます。3及び構造4が若干異なっているが、データを入力するとき、確かに第1のベクトル画像を入力することが可能になることがあります。
https://ptorch.com/news/14.html