动漫图片使用的是一组二次元动漫头像的数据集，共 51223 张图片，无标注信息，图片主
体已裁剪、对齐并统一缩放到96 × 96大小。这里使用GAN来生成这些图片。

一、数据集的加载以及预处理

对于自定义的数据集，需要自行完成数据的加载和预处理工作，代码贴在后面，使用make_anime_dataset 函数返回已经处理好的数据集对象。

    # 获取数据路径img_path = glob.glob(r'E:\Tensorflow\tensorflowstudy\GAN\anime-faces\*.jpg') + \glob.glob(r'E:\Tensorflow\tensorflowstudy\GAN\anime-faces\*.png')print('images num:', len(img_path))# 构造数据集对象dataset, img_shape, _ = make_anime_dataset(img_path, batch_size, resize=64)print(dataset, img_shape)sample = next(iter(dataset))  # 采样print(sample.shape, tf.reduce_max(sample).numpy(), tf.reduce_min(sample).numpy())dataset = dataset.repeat(100)  # 重复100次db_iter = iter(dataset)

dataset 对象就是 tf.data.Dataset 类实例，已经完成了随机打散、预处理和批量化等操作，可以直接迭代获得样本批， img_shape 是预处理后的图片大小。

二、网络模型构建

1.生成器

生成网络 G 由 5 个转置卷积层单元堆叠而成，实现特征图高宽的层层放大，特征图通道数的层层减少。首先将长度为 100 的隐藏向量

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