いくつかのデータセットで実験しようと思っているけど今回は最初ということでMNISTから。呼ばれるGANにあたる。論文の設定とは微妙に違うところあるけど。ドライブまずはいつものimportから。理解が怪しい・・・要調査さっそく実装してみよう。ネットワークの重みを初期化する関数。PyTorchはデフォルト以外の重みを指定するときはこう書く必要があるのかな?ちょっと面倒かも。すると下のように表示される。))DCGANの論文にはGANの訓練が安定する工夫として以下があげられている。Poolingを使うGeneratorにはReLUを使うただし出力層のみTanhを使う(今回は画像を0-1標準化したのでSigmoid使用)DiscriminatorにはLeakyReLUを使うFC層除去以外は適応済みかな。同じものを指しているのかがわからない。Optimizerの作成ハイパーパラメータの定義。Notebook上での簡単な実験なので直書きする。'./logs'モデルオブジェクトを作成して、Optimizerを作成。パラメータ更新を走らせたときにDiscriminatorのパラメータしか更新されない。Generatorのパラメータは固定される。ForumsデータのロードMNISTをロード。