條件生成對抗網絡 Conditional GAN (附代碼)

條件生成對抗網絡（Conditional Generative Adversarial Networks，cGAN）是一種生成模型，它可以通過給定條件信息來生成具有特定特徵的圖像。在這篇文章中，我們將使用PyTorch對Fashion MNIST數據集進行cGAN訓練。

以下是我們的代碼：

# 導入必要的庫
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import FashionMNIST
from torch.autograd import Variable

# 定義生成器和鑑別器模型
class Generator(nn.Module):
    # 實現生成器的代碼

class Discriminator(nn.Module):
    # 實現鑑別器的代碼

# 初始化生成器和鑑別器
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 設置超參數
epochs = 100
batch_size = 64
learning_rate = 0.0002

# 加載Fashion MNIST數據集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = FashionMNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定義損失函數和優化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=learning_rate)

# 訓練cGAN模型
for epoch in range(epochs):
    for i, (imgs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 實現訓練過程的代碼

通過以上代碼，我們可以對Fashion MNIST數據集進行cGAN訓練，生成具有特定特徵的圖像。這種方法可以應用於各種生成任務，如圖像生成、風格轉換等。

希望這篇文章能幫助您了解條件生成對抗網絡（Conditional GAN）以及如何使用PyTorch對其進行訓練。謝謝您的閱讀！