在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py，同時(shí)新建文件夾 logs 和文件夾 samples，前者用來保存訓(xùn)練過程中的日志和模型，后者用來保存訓(xùn)練過程中采樣器的采樣圖片，在 train.py 中輸入如下代碼：
# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport osfrom read_data import *from utils import *from ops import *from model import *from model import BATCH_SIZEdef train(): # 設(shè)置 global_step ，用來記錄訓(xùn)練過程中的 step
global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step', trainable = False) # 訓(xùn)練過程中的日志保存文件
train_dir = '/home/your_name/TensorFlow/DCGAN/logs'
# 放置三個(gè) placeholder，y 表示約束條件，images 表示送入判別器的圖片，
# z 表示隨機(jī)噪聲
y= tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, 10], name='y')
images = tf.placeholder(tf.float32, [64, 28, 28, 1], name='real_images')
z = tf.placeholder(tf.float32, [None, 100], name='z') # 由生成器生成圖像 G
G = generator(z, y) # 真實(shí)圖像送入判別器
D, D_logits = discriminator(images, y) # 采樣器采樣圖像
samples = sampler(z, y) # 生成圖像送入判別器
D_, D_logits_ = discriminator(G, y, reuse = True)
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