一.配置虚拟环境二.准备数据集三.开始训练四.推理测试五.结语
项目本人：
https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
讲真，不管是啥gan，最适合运行这些项目的都是Linux，更推荐Linux。
在annaconda中新建一个虚拟环境，然后加载环境包：
pip install Tensorflow==1.9.0 pip install SciPy==1.0.0 pip install pillow pip install tqdm pip install opencv-python
与作者给出的版本有所不同，tensorflow我也不知道哪里来的0.12.1，无中生有为难人嘛。scipy，因为版本更新，有很多函数已经被弃用，如果用新版本会报下面的错，所以要使用旧版本
官方readMe提供下载mnist celebA俩数据集的方法，不管我是不是科学上网都没下载下来，总是报错
所以我，直接百度mnist数据集，找了一个百度云就直接用了。but，如果直接下载mnist，一般是压缩包，把它们解压后使用，会发现会报错
当我去搜了他人博客发现是因为windows解压会造成一些问题，然后去下载了这个博主提供的在Linux下解压的mnist数据集。
链接：提取码：1024
将数据集放入data文件夹：
python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28 --train
结果在out文件夹：
模型：
训练过程图片：
python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28 --visualize=True --checkpoint_dir="D:workspaceForMineForGanForDCGanDCGAN-tensorflow-masterout20220205.140627 - data - mnist - x28.z100.uniform_signed.y28.b64checkpoint"
结果也在out文件夹里：
讲真这个小项目它老人家不难的，但是里面老多坑了。本来我感叹自己菜，后来一看作者好像是韩国人，emmmmmm，啊，那到也不只是我菜蛤
the end
