はじめに

#なぜGANなのか？
会社で学生相手に画像認識技術で何か面白いことができないか？ということで,自分の勉強がてらにやってみました.
GANのいい所として、最終的な結果が画像で出力されて出てくるため,精度云々の話をするより直感的で楽しそうだと考えたからです.

#教材について
DCGANはDeep Convolutional GANの略で自然が画像が生成できるようです.

githubで公開されている以下の記事
https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
からコードを丸写しで作りました
実行環境はご存知Google Colaboratoryを使用しました.

#環境作り
以下のコマンドを入れるとGoogle Driveにアクセスできるようになる.

# Googleドライブに接続
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

次に必要なライブラリを導入

pip install scipy==1.1.0
!python -m pip install pillow

mnistのサンプル学習データをダウンロード

!python download.py mnist

学習開始！

! python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28 --train

大体15分くらいで学習が完了した.

画像が生成されていく過程があったのでgifにしてみた.

簡単に試すことができました。

#セレブ顔の作成
次はもう一つのデモを作成.

!python download.py celebA

上記のコマンドでデータセットをダウンロードしようとしたがエラーで進まない.

続く・・・