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生成对抗网络可以简单地理解为用来造假的网络。其一般由两部分组成，生成器 G G G (Generator) 和判别器 D D D (Discriminator)。最终目的为生成器 G G G生成的图像无法让判别器 D D D判别真伪；判别器 D D D可以判别那些是真正的图像，哪些是生成器 G G G生成的假图像。训练时可简单分为四步：

生成器接受噪声noise，输出生成的图像

将真实的图像和第一步中的生成的图像合并为数据 X，且将真实图像的标签设置为 0.9-1 的随机数（此举为了减少出现 模式崩溃（Model Collapse） 的概率，即减少生成的图像几乎一样的概率），生成图像的标签设置为0，输入判别器中并训练。

将噪声noise作为X，将长度为batchsize的0.9至1的随机数作为Y输入G_D的联合网络中，并设置判别器为不可训练，训练整个网络即只训练生成器。
四、重复以上三步，直至生成的图像令人感到满意为止。

Z Z，然后通过一系列的卷积运算将其投影到较小的空间。论文中生成器 G G G的结构如下，将生成器反转并改变输出层即为判别器 D D D。DCGAN的训练过程与生成对抗网络的训练过程一样。
在论文中作者提出了五点使DCGAN更加稳定的架构指南：

• 在判别器中用步长卷积层代替池化层，在生成器中用分数步长卷积层代替池化层。
• 在生成器与判别器中使用batchnorm。
• 为更深的架构中移除全连接层。
• 生成器中除了输出层使用Tanh激活函数外的所有层均使用ReLU激活函数。
• 判别器的所有层均使用LeakyReLU激活函数。

数据来自于Kaggle的，在这里仅取了其中一部分的数据，感觉麻烦的可以直接关注公众号回复动漫头像获取压缩包文件。

设置图片的尺寸，方便以后拓展应用

查看其中一张图片，路径填写自己保存的图片路径。

注意：千万不要用下面的方法读取太多的图片，读取5000张大概需要5分钟左右，10000张需要20分钟甚至更长。
我的思路为先读取一张图片，然后使用concatenate函数使其与其他的图片拼接在一起。

得到的输出为：5001。
实践中发现此方法读取数据的时间随读取的数量呈指数级上升，如果有更好的方法，望在评论区告知，非常感谢。

根据论文搭建生成器 G G G，除了最后一层使用Tanh激活函数外其他层均使用ReLU激活函数。

根据生成器与论文构建对应的判别器即可。

先定义一连接模型的函数，再将生成器 G G G与判别器 D D D连接。

定义一个函数，使多张图片连接成一张图片。

虽然训练过程中也可以生成图片，但是那是拼接过后的图片，下面就定义一个函数，输入噪声图像后输出一张64*64的图片。

首先我们设置保存模型权重及生成图片的位置，如果没有该路径，则会自动创建。

然后根据GAN的训练方法编写训练的函数。

然后等待生成的图片符合预期效果即可。
下面为动漫头像整个的生成过程。