生成对抗网络 | Python实现GAN对抗生成神经网络（GAN）生成人脸图像
过程一览
基本介绍
在该项目中，将使用对抗生成神经网络（GAN）生成新的人脸图像，具体采用了深度卷积生成对抗网络结构（DCGAN）。
该项目使用了：mnist数据集http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ；
CelebA人脸数据集http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 。
注意我们的参数最好设置成2的倍数，比如4、8、16、32、64。这样可以让tensorflow在计算的时候进行优化，让你的模型训练更加迅速。Batch size 主要影响的是你GAN生成的图片质量，下面给你一些关于参数设置的建议：