<reponame>Expert68/DCGAN-NETWORK
"""
用DCGAN的生成器模型和训练得到的生成器参数文件来生成图片
"""

import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tf

from network import *
BATCH_SIZE = 128

def generate():
    #构造生成器
    g = generator_model()

    #配置生成器
    g.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=LEARNING_RATE,beta_1=BETA_1))

    #加载训练好的生成器参数
    g.load_weights('generator_weight')

    # 连续型的均匀分布的随机数据(噪声)
    random_data = np.random.uniform(-1,1,size=(BATCH_SIZE,100))
    #用随机数据作为输入，生成器生成图片数据
    images = g.predict(random_data,verbose=1)

    #用生成的图片数据生成PNG图片
    for i in range(BATCH_SIZE):
        image = images[i]*127.5 +127.5
        Image.fromarray(image.astype(np.uint8)).save('images_generated\image-%s.png' %i)

if __name__ == '__main__':
    generate()
"""
用DCGAN的生成器模型和训练得到的生成器参数文件来生成图片
"""

import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tf

from network import *
BATCH_SIZE = 128

def generate():
    #构造生成器
    g = generator_model()

    #配置生成器
    g.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=LEARNING_RATE,beta_1=BETA_1))

    #加载训练好的生成器参数
    g.load_weights('generator_weight')

    # 连续型的均匀分布的随机数据(噪声)
    random_data = np.random.uniform(-1,1,size=(BATCH_SIZE,100))
    #用随机数据作为输入，生成器生成图片数据
    images = g.predict(random_data,verbose=1)

    #用生成的图片数据生成PNG图片
    for i in range(BATCH_SIZE):
        image = images[i]*127.5 +127.5
        Image.fromarray(image.astype(np.uint8)).save('images_generated\image-%s.png' %i)

if __name__ == '__main__':
    generate()
用DCGAN的生成器模型和训练得到的生成器参数文件来生成图片 #构造生成器 #配置生成器 #加载训练好的生成器参数 # 连续型的均匀分布的随机数据(噪声) #用随机数据作为输入，生成器生成图片数据 #用生成的图片数据生成PNG图片