Wasserstein-GAN:基于PyTorch的WGAN实现

简介：
本项目采用Python深度学习库PyTorch实现了Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGAN)，旨在提供一种改进的生成对抗网络训练方法，以解决传统GAN训练过程中的难题。 瓦瑟斯坦·甘（WGAN）论文的PyTorch实现正在进行中，目的是为了教育目的复制LSUN和CIFAR10实验。该项目还展示了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）如何演变为WGAN的过程。 项目包括： - Jupyter笔记本用于处理火炬LSUN卧室数据集 - 脚本用于下载和预处理LSUN LMDB数据 - 火炬CIFAR10 凯拉斯2 MNIST预训练模型的转换工作 - PyTorch权重文件，其中包含了生成图像样本的部分