class DCGAN(tf.keras.Model):
def init(self):
super(DCGAN,self).init()
self.Generator = tf.keras.models.Sequential([ #生成器网络
layers.Dense(7*7*256),
layers.BatchNormalization(),
layers.LeakyReLU(),
layers.Reshape((7,7,256)),
layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding=‘same’),
layers.BatchNormalization(),
layers.LeakyReLU(),
layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding=‘same’),
layers.BatchNormalization(),
layers.LeakyReLU(),
layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding=‘same’,activation=‘tanh’),
])
self.Discriminator = tf.keras.models.Sequential([ #判别器网络
layers.Conv2D(64,(5,5),strides=(2,2),padding=‘same’),
layers.LeakyReLU(),
layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding=‘same’),
layers.LeakyReLU(),
layers.Flatten(),
layers.Dense(1)
])
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