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使用PyTorch构建DCGAN深度卷积生成对抗网络，并利用CelebA数据集进行训练。

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简介：
# 该项目利用PyTorch构建了一个深度卷积生成对抗网络（DCGAN），并针对CelebA数据集进行了可训练的实现。首先，采用DCGAN的基本架构，其中判别器主要由卷积层构成，而生成器则使用转置卷积层。为了进一步增强判别器的表现力，我们对其进行了改进，使其成为多尺度PatchGAN。其次，该实现包含了完整的训练程序和推理程序；通过运行train.py脚本进行训练，随后运行inference.py脚本加载训练好的模型并进行推理操作。最后，该系统可以在CelebA数据集上进行测试，从而有效地实现人脸图像的生成任务。

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  • 基于Pytorch的DCGAN深度卷积生成对抗网络在CelebA数据集上的实现与训练
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  • 使用PyTorch构建深度卷积生成对抗网络（DCGAN）以生成彩色图像.ipynb
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    本项目旨在通过PyTorch框架，使用迁移学习技术对预训练的卷积神经网络模型进行微调，以适应特定数据集和任务需求。 使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调可以访问ImageNet上最受欢迎的CNN架构。自动替换网络顶部的分类器，使您可以使用具有不同类数的数据集来重新训练模型。此外，该方法支持任何分辨率的图像输入，并非仅限于在ImageNet中用于原始模型训练时所用的尺寸。还允许添加Dropout层或自定义池化层。 以下是一些受支持的架构和模型： - ResNet（resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152） - ResNeXt（resnext50_32x4d、resnext101_32x8d）
     
  • 使用PyTorch构建LeNet网络并用MNIST数据集训练和测试
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