TorchGAN 是基於 PyTorch 的 GAN 設計開發框架。該框架旨在為流行的 GAN 提供構造模組，且允許為前沿研究進行定製化。
使用 TorchGAN 的模組化結構可以：
在資料集上嘗試流行的 GAN 模型；
對傳統損失函式、架構等插入新的損失函式、新的架構等；
用多種 logging 後端無縫視覺化 GAN 訓練過程。
專案地址：https://github.com/torchgan/torchgan
TorchGAN 包由各種生成對抗網路和實用程式組成，這些網路和實用程式在訓練時非常有用。該軟體包提供了易於使用的 API，可用於訓練流行的 GAN 以及開發 GAN 變體。作者寫了一個教程文件，幫助你使用該軟體包。
文件地址：https://torchgan.readthedocs.io/en/latest/
文件目錄
TorchGAN 的文件包含入門、API 文件和教程三大部分。
入門部分會介紹 TorchGAN 的多種安裝方法、必要的依賴包安裝以及給該專案貢獻的指南。
API 文件會介紹構建 GAN 網路的各種常用模組或層、損失函式、評估指標、經典模型（例如 InfoGAN、DCGAN 等）以及訓練器，這些 API 可以幫助你快速從架構層面自定製模型。
教程部分會介紹具體的 GAN 專案構建過程，涉及了資料集構建、架構設計、超引數和最佳化器設定、損失函式定義、視覺化、訓練等機器學習專案實現的完整過程。作者使用 SAGAN 和 CycleGAN 作為典型案例的展示，還特地寫了一個章節介紹如何自定製損失函式，這其實也是整個專案中最重要的環節之一，模型的訓練是否收斂、收斂速度如何以及最終的收斂效果都受到損失函式定義的很大影響。
SAGAN 教程示例
TorchGAN 是基於 PyTorch 的 GAN 設計開發框架。該框架旨在為流行的 GAN 提供構造模組，且允許為前沿研究進行定製化。
使用 TorchGAN 的模組化結構可以：
在資料集上嘗試流行的 GAN 模型；
對傳統損失函式、架構等插入新的損失函式、新的架構等；
用多種 logging 後端無縫視覺化 GAN 訓練過程。
專案地址：https://github.com/torchgan/torchgan
TorchGAN 包由各種生成對抗網路和實用程式組成，這些網路和實用程式在訓練時非常有用。該軟體包提供了易於使用的 API，可用於訓練流行的 GAN 以及開發 GAN 變體。作者寫了一個教程文件，幫助你使用該軟體包。
文件地址：https://torchgan.readthedocs.io/en/latest/
文件目錄
TorchGAN 的文件包含入門、API 文件和教程三大部分。
入門部分會介紹 TorchGAN 的多種安裝方法、必要的依賴包安裝以及給該專案貢獻的指南。
API 文件會介紹構建 GAN 網路的各種常用模組或層、損失函式、評估指標、經典模型（例如 InfoGAN、DCGAN 等）以及訓練器，這些 API 可以幫助你快速從架構層面自定製模型。
教程部分會介紹具體的 GAN 專案構建過程，涉及了資料集構建、架構設計、超引數和最佳化器設定、損失函式定義、視覺化、訓練等機器學習專案實現的完整過程。作者使用 SAGAN 和 CycleGAN 作為典型案例的展示，還特地寫了一個章節介紹如何自定製損失函式，這其實也是整個專案中最重要的環節之一，模型的訓練是否收斂、收斂速度如何以及最終的收斂效果都受到損失函式定義的很大影響。
SAGAN 教程示例