python的gan代码

GAN（Generative Adversarial Network），生成对抗网络，是机器学习领域中的一种深度学习技术。它包括两个部份：生成器（Generator）和辨别器（Discriminator），通过二者之间的竞争，使得生成器能够生成愈来愈逼真的数据。

# 定义生成器模型，使用Keras库
def generator_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_dim=100))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Dense(512))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Dense(1024))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
model.add(Dense(784, activation='tanh'))
model.add(Reshape((28, 28, 1)))
return model

以上代码是一个基本的生成器模型，在输入全连接层和输出层之间，每一个隐藏层使用LeakyReLU和BatchNormalization激活函数，使得输出数据更加真实。最后通过Reshape实现输出层的结果为28*28*1维的图片。

# 定义辨别器模型，使用Keras库
def discriminator_model():
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Dense(512))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dense(256))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model

以上代码则是辨别器模型，首先将28*28*1维的图片通过Flatten展平，然后再通过两个隐藏层使用LeakyReLU激活函数，最后输出1个sigmoid激活函数的结果，表示图片的真假性。

# 构建生成器和辨别器模型的组合模型，使用Keras库
def combined_model(generator, discriminator):
model = Sequential()
model.add(generator)
discriminator.trainable = False
model.add(discriminator)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
return model

以上代码则是将生成器和辨别器通过组合起来，构建成一个对抗模型。其中，辨别器的trainable设置为False表示不训练辨别器。使用binary_crossentropy损失函数和adam优化算法进行训练。

在实际利用中，GAN可以用于图象生成、文字生成、音乐生成等各种领域，可以说GAN已成了人工智能领域中不可或缺的一部份。