计算机视觉基础入门课程（从算法到实战应用）

lesson17 笔记 - 对抗式生成网络实战项目(上)

DC-GAN 基于tensorflow实现,本课非常关键在于, 对tensorflow的框架进行详细拆解,非常感谢讲师!

1. tensorflow文件:

1) checkpoint: 保存模型文件

2) data数据集: 图片尺寸不统一, 要经过下采样/上采样,or crop剪裁, 进行resize,成固定大小.

3) samples : 训练过程中将模型固定住,采样等.

4) tensorlayer : 对基本函数的封装

5) download.py - 下载数据集

main.py - 终端运行的文件

model.py 模型

utils.py 对图片预处理等

2.  看代码的关键点思路:

1)  数据输入的过程

2) loss 怎么计算的

3) D G 在哪里使用,使用细节是怎样的

3. 讲师逐行讲解了tensorflow的代码,

帮我解惑许多! 非常感谢!