【源码】基于Python和Keras的MNIST数据集生成对抗网络（GAN）

项目简介

本项目基于Python和Keras框架实现生成对抗网络（GAN），聚焦于MNIST数据集，能够生成具有一定逼真度的手写数字图像，通过训练生成器和判别器网络达成此目标。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与处理：加载MNIST数据集并预处理，让数据适配模型训练。
2. 生成器模型构建：构建生成器神经网络，从随机噪声生成图像。
3. 判别器模型构建：构建判别器神经网络，区分真实与生成图像。
4. GAN模型构建：结合生成器和判别器构建GAN模型以实现图像生成。
5. 训练过程：交替训练生成器和判别器，优化模型性能。
6. 图像生成与可视化：用生成器生成图像并可视化，方便评估模型效果。

安装使用步骤

1. 安装依赖

确保已安装Python和Keras等必要库和工具，使用以下命令安装依赖包： bash pip install keras tensorflow

2. 运行代码

直接运行1.py文件开始训练GAN模型，代码参数可按需调整，如学习率、批量大小等。 bash python 1.py

3. 结果展示

训练中会定期保存生成的图像，可在assets文件夹下查看，评估GAN模型性能。通过以上步骤，可成功运行项目并生成类似MNIST数据集的手写数字图像。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】