dcgan怎么将训练好的模型进行生成多张不一样的图像
时间: 2023-08-03 16:03:33 浏览: 86
要生成多张不一样的图像,可以在生成模型中使用不同的噪声向量。以下是一个简单的Python代码示例,可以使用DCGAN生成多张不同的图像:
```python
import torch
import torchvision.utils as vutils
# 加载训练好的生成器模型
netG = torch.load('netG.pth')
# 创建10个不同的噪声向量
noise = torch.randn(10, 100, 1, 1)
# 生成10张不同的图像
fake = netG(noise)
# 显示生成的图像
vutils.save_image(fake.detach(), 'fake_images.png', normalize=True, nrow=10)
```
在上面的代码中,我们创建了10个不同的噪声向量,将它们输入到生成器模型中,生成10张不同的图像。最后,我们将这些图像保存为一张图片文件,使用`nrow`参数设置每行显示的图像数量。
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