GAIN的代码实现（1）——基于GAN的MNIST数据集图像缺失数据填补
目录一、环境搭建二、GAIN架构2.1 生成器G2.2 判别器D三、其他结构3.1 掩模向量M3.2 其他函数3.3 参数初始化设置3.4 开始训练四、结果演示五、完整代码本文以MNIST数据集为例，演示利用GAIN对图像缺失数据进行填补的代码实现。一、环境搭建Python环境使用的是Python3.7，Tensorflow1.15.0和PyTorch1.11.0。二、GAIN架构2.1 生成器G首先定义生成器，生成器代码如下：class G(torch.nn.Module): def
