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DCGAN算法图像生成

Python语言基础

下载此实例
  • 开发语言:Python
  • 实例大小:20.81M
  • 下载次数:24
  • 浏览次数:159
  • 发布时间:2020-09-23
  • 实例类别:Python语言基础
  • 发 布 人:sasiasi
  • 文件格式:.rar
  • 所需积分:2
 相关标签: GAN 生成 图像 算法

实例介绍

【实例简介】使用GAN算法生成图像
【实例截图】

【核心代码】

dcgan

├── cvae
│   ├── __pycache__
│   │   └── data.cpython-37.pyc
│   ├── cvae.py
│   ├── data.py
│   ├── data_set
│   │   ├── code_test
│   │   │   └── code.csv
│   │   ├── code_train
│   │   │   ├── code1.csv
│   │   │   ├── code10.csv
│   │   │   ├── code11.csv
│   │   │   ├── code12.csv
│   │   │   ├── code13.csv
│   │   │   ├── code14.csv
│   │   │   ├── code15.csv
│   │   │   ├── code16.csv
│   │   │   ├── code17.csv
│   │   │   ├── code18.csv
│   │   │   ├── code19.csv
│   │   │   ├── code2.csv
│   │   │   ├── code20.csv
│   │   │   ├── code21.csv
│   │   │   ├── code22.csv
│   │   │   ├── code23.csv
│   │   │   ├── code24.csv
│   │   │   ├── code25.csv
│   │   │   ├── code26.csv
│   │   │   ├── code27.csv
│   │   │   ├── code28.csv
│   │   │   ├── code29.csv
│   │   │   ├── code3.csv
│   │   │   ├── code30.csv
│   │   │   ├── code31.csv
│   │   │   ├── code32.csv
│   │   │   ├── code33.csv
│   │   │   ├── code34.csv
│   │   │   ├── code35.csv
│   │   │   ├── code36.csv
│   │   │   ├── code37.csv
│   │   │   ├── code38.csv
│   │   │   ├── code39.csv
│   │   │   ├── code4.csv
│   │   │   ├── code40.csv
│   │   │   ├── code41.csv
│   │   │   ├── code42.csv
│   │   │   ├── code43.csv
│   │   │   ├── code44.csv
│   │   │   ├── code45.csv
│   │   │   ├── code46.csv
│   │   │   ├── code47.csv
│   │   │   ├── code48.csv
│   │   │   ├── code49.csv
│   │   │   ├── code5.csv
│   │   │   ├── code50.csv
│   │   │   ├── code51.csv
│   │   │   ├── code52.csv
│   │   │   ├── code53.csv
│   │   │   ├── code54.csv
│   │   │   ├── code55.csv
│   │   │   ├── code56.csv
│   │   │   ├── code57.csv
│   │   │   ├── code58.csv
│   │   │   ├── code59.csv
│   │   │   ├── code6.csv
│   │   │   ├── code60.csv
│   │   │   ├── code7.csv
│   │   │   ├── code8.csv
│   │   │   └── code9.csv
│   │   ├── label_test
│   │   │   └── code.csv
│   │   └── label_train
│   │       ├── code1.csv
│   │       ├── code10.csv
│   │       ├── code11.csv
│   │       ├── code12.csv
│   │       ├── code13.csv
│   │       ├── code14.csv
│   │       ├── code15.csv
│   │       ├── code16.csv
│   │       ├── code17.csv
│   │       ├── code18.csv
│   │       ├── code19.csv
│   │       ├── code2.csv
│   │       ├── code20.csv
│   │       ├── code21.csv
│   │       ├── code22.csv
│   │       ├── code23.csv
│   │       ├── code24.csv
│   │       ├── code25.csv
│   │       ├── code26.csv
│   │       ├── code27.csv
│   │       ├── code28.csv
│   │       ├── code29.csv
│   │       ├── code3.csv
│   │       ├── code30.csv
│   │       ├── code31.csv
│   │       ├── code32.csv
│   │       ├── code33.csv
│   │       ├── code34.csv
│   │       ├── code35.csv
│   │       ├── code36.csv
│   │       ├── code37.csv
│   │       ├── code38.csv
│   │       ├── code39.csv
│   │       ├── code4.csv
│   │       ├── code40.csv
│   │       ├── code41.csv
│   │       ├── code42.csv
│   │       ├── code43.csv
│   │       ├── code44.csv
│   │       ├── code45.csv
│   │       ├── code46.csv
│   │       ├── code47.csv
│   │       ├── code48.csv
│   │       ├── code49.csv
│   │       ├── code5.csv
│   │       ├── code50.csv
│   │       ├── code51.csv
│   │       ├── code52.csv
│   │       ├── code53.csv
│   │       ├── code54.csv
│   │       ├── code55.csv
│   │       ├── code56.csv
│   │       ├── code57.csv
│   │       ├── code58.csv
│   │       ├── code59.csv
│   │       ├── code6.csv
│   │       ├── code60.csv
│   │       ├── code7.csv
│   │       ├── code8.csv
│   │       └── code9.csv
│   ├── models
│   │   ├── checkpoint
│   │   ├── mode.data-00000-of-00001
│   │   ├── mode.index
│   │   └── mode.meta
│   ├── test.py
│   ├── 说明
│   └── 算法说明
└── dcgan
    ├── dcgan1.py
    ├── discriminator.png
    ├── generator.png
    ├── images
    │   ├── mnist_0.png
    │   ├── mnist_100.png
    │   ├── mnist_1000.png
    │   ├── mnist_1050.png
    │   ├── mnist_1100.png
    │   ├── mnist_1150.png
    │   ├── mnist_1200.png
    │   ├── mnist_1250.png
    │   ├── mnist_1300.png
    │   ├── mnist_1350.png
    │   ├── mnist_1400.png
    │   ├── mnist_1450.png
    │   ├── mnist_150.png
    │   ├── mnist_1500.png
    │   ├── mnist_1550.png
    │   ├── mnist_1600.png
    │   ├── mnist_1650.png
    │   ├── mnist_1700.png
    │   ├── mnist_1750.png
    │   ├── mnist_1800.png
    │   ├── mnist_1850.png
    │   ├── mnist_1900.png
    │   ├── mnist_1950.png
    │   ├── mnist_200.png
    │   ├── mnist_2000.png
    │   ├── mnist_2050.png
    │   ├── mnist_2100.png
    │   ├── mnist_2150.png
    │   ├── mnist_2200.png
    │   ├── mnist_2250.png
    │   ├── mnist_2300.png
    │   ├── mnist_2350.png
    │   ├── mnist_2400.png
    │   ├── mnist_2450.png
    │   ├── mnist_250.png
    │   ├── mnist_2500.png
    │   ├── mnist_2550.png
    │   ├── mnist_2600.png
    │   ├── mnist_2650.png
    │   ├── mnist_2700.png
    │   ├── mnist_2750.png
    │   ├── mnist_2800.png
    │   ├── mnist_2850.png
    │   ├── mnist_2900.png
    │   ├── mnist_2950.png
    │   ├── mnist_300.png
    │   ├── mnist_3000.png
    │   ├── mnist_3050.png
    │   ├── mnist_3100.png
    │   ├── mnist_3150.png
    │   ├── mnist_3200.png
    │   ├── mnist_3250.png
    │   ├── mnist_3300.png
    │   ├── mnist_3350.png
    │   ├── mnist_3400.png
    │   ├── mnist_3450.png
    │   ├── mnist_350.png
    │   ├── mnist_3500.png
    │   ├── mnist_3550.png
    │   ├── mnist_3600.png
    │   ├── mnist_3650.png
    │   ├── mnist_3700.png
    │   ├── mnist_3750.png
    │   ├── mnist_3800.png
    │   ├── mnist_3850.png
    │   ├── mnist_3900.png
    │   ├── mnist_3950.png
    │   ├── mnist_400.png
    │   ├── mnist_450.png
    │   ├── mnist_50.png
    │   ├── mnist_500.png
    │   ├── mnist_550.png
    │   ├── mnist_600.png
    │   ├── mnist_650.png
    │   ├── mnist_700.png
    │   ├── mnist_750.png
    │   ├── mnist_800.png
    │   ├── mnist_850.png
    │   ├── mnist_900.png
    │   └── mnist_950.png
    └── saved_model

11 directories, 215 files


标签: GAN 生成 图像 算法

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