follow this video: https://www.youtube.com/watch?v=IZtv9s_Wx9I
paper: https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf
与Simple GAN相比，loss部分是一样的，主要的不同在于结构，从全连接改成卷积。
DCAGN通过以上的改进得到的生成器结构如下：
100 * 1 * 1 -> 3 * 64 * 64
判别器结构：
3 * 64 * 64 -> 1 * 1 * 1
先弄清楚 PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法
完整代码 https://github.com/growvv/GAN-Pytorch/tree/main/DCGAN
原文：https://www.cnblogs.com/lfri/p/14778415.html