谷歌最近開源了 tfgan，乙個實現輕鬆訓練和評估 gan 的輕量級庫。它為開發者輕鬆訓練 gan 提供了基礎條件，提供經過完整測試的損失函式和評估指標，同時提供易於使用的範例，這些範例展示了 tfgan 的表達能力和靈活性。谷歌還發布了乙個包含高階 api 的教程，幫助人們快速上手，使用自己的資料訓練模型。
tfgan 教程：
tfgan 包含以下部分：
1、核心：訓練 gan 所需的主要基礎設施。訓練分四個階段進行，每個階段都可以通過自定義**或使用 tfgan 庫呼叫來完成。
2、功能：很多常見的 gan 操作和歸一化技術可供使用，包括例項歸一化和條件化（conditioning）。
3、損失：允許輕鬆利用已實現且經過完整測試的損失和懲罰機制進行實驗，如 wasserstein 損失、梯度懲罰、互資訊懲罰等。
4、評估：使用 inception score 或 frechet distance 與預訓練的 inception 網路評估無條件生成模型。你還可以使用自己的預訓練分類器獲得更加具體的結果，或使用其他方法對條件生成模型進行評估。
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