PyTorch生成式人工智能（7）

0. 前言

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 最早由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，其中“对抗”一词指的是两个神经网络之间在零和博弈框架下相互竞争的特性。生成器试图创建与真实样本无法区分的数据样本，而判别器则试图区分生成器生成的样本与真实样本。GAN 模型可以生成多种形式的内容，从几何形状和数字序列到高分辨率的彩色图像，甚至逼真的音乐作品。在本节中，我们将介绍 GAN 的理论基础。然后，介绍如何使用 PyTorch 从零开始构建 GAN，以便了解所有细节，深入理解 GAN 的内部工作原理，为后续讨论 GAN 的其他更高级内容奠定基础，比如生成高分辨率图像或逼真的音乐。

1. 生成对抗网络训练步骤

在本节中，我们将介绍训练生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 的一般步骤，并说明如何生成数据点来形成指数增长曲线。在此过程中，将学习如何从零开始创建生成器和判别器，以及如何训练、保存和使用 GAN。此外，还将学习如何评估 GAN 的性能，既可以通过可视化生成器网络生成的样本，也可以通过衡量生成样本分布与真实数据分布之间的差异来进行