文件名称：keras_Gan_v1.rar
文件大小：262KB
文件格式：RAR
更新时间：2022-12-16 05:34:07
keras gan 图像处理
基于keras框架的22种Gan代码，有可跑例子，至于讲解，可以参考我的博客：https://blog.csdn.net/u013289254/category_9292290.html
【文件预览】：
keras_Gan
----dualgan()
--------dualgan.py(7KB)
--------images()
--------saved_model()
----cogan()
--------images()
--------saved_model()
--------cogan.py(7KB)
----新建文本文档.txt(0B)
----srgan()
--------srgan.py(10KB)
--------images()
--------saved_model()
--------data_loader.py(1KB)
----lsgan()
--------images()
--------lsgan.py(5KB)
--------saved_model()
----acgan()
--------acgan.py(8KB)
--------images()
--------saved_model()
----sgan()
--------images()
--------sgan.py(7KB)
--------saved_model()
----dcgan()
--------dcgan.py(6KB)
--------images()
--------saved_model()
----requirements.txt(136B)
----infogan()
--------infogan.py(8KB)
--------images()
--------saved_model()
----pixelda()
--------test.py(782B)
--------images()
--------saved_model()
--------pixelda.py(8KB)
--------data_loader.py(3KB)
----cyclegan()
--------cyclegan.py(10KB)
--------download_dataset.sh(824B)
--------images()
--------saved_model()
--------data_loader.py(3KB)
----gan()
--------gan.py(5KB)
--------images()
--------saved_model()
----bgan()
--------images()
--------bgan.py(5KB)
--------saved_model()
----filename.png(214KB)
----wgan()
--------images()
--------saved_model()
--------wgan.py(6KB)
----LICENSE(1KB)
----assets()
--------keras_gan.png(10KB)
----bigan()
--------bigan.py(6KB)
--------images()
--------saved_model()
----context_encoder()
--------images()
--------saved_model()
--------context_encoder.py(9KB)
----README.md(8KB)
----aae()
--------images()
--------saved_model()
--------aae.py(6KB)
----pix2pix()
--------download_dataset.sh(263B)
--------images()
--------saved_model()
--------pix2pix.py(8KB)
--------data_loader.py(2KB)
----cgan()
--------images()
--------cgan.py(6KB)
--------saved_model()
----.gitignore(99B)
----ccgan()
--------images()
--------saved_model()
--------ccgan.py(9KB)
----wgan_gp()
--------images()
--------saved_model()
--------wgan_gp.py(9KB)
----discogan()
--------download_dataset.sh(263B)
--------images()
--------discogan.py(9KB)
--------saved_model()
--------data_loader.py(2KB)