本书系统地讲解了生成对抗网络(GAN)的基本原理以及PyTorch编程技术,内容较全面,可操作性强,将理论与实践相结合。读者通过理论学习和编程操作,可了解并掌握生成对抗网络的基本原理和PyTorch编程技能,拉近理论与实践的距离。本书共分8章,主要内容包括生成对抗网络介绍、简单全连接GAN、深度卷积GAN、WassersteinGAN、条件GAN、StyleGAN、Pix2Pix、CycleGAN,涵盖了丰富多彩的生成对抗网络的原理和示例。此外,本书源码已全部在Python3。10。9+PyTorch1。13。1+CUDA11。6版本上调试成功。