文章
1.生成对抗网络（GAN）之MNIST数据生成
知乎大神力作，写得很详细 GitHub地址
一篇貌似是完全代码总结的CSDN博客 生成对抗网络GAN入门——生成mnist手写体
2.生成对抗网络GANs理解（附代码）
原理性不错，代码引用GitHub上的demo
3.GAN的理解与TensorFlow的实现
info GAN与AC-GAN实现
4. 不到 200 行代码，教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络（GAN）
keras搭DCGAN，尴尬的是gpu版本，0.12报错，target和label冲突，而1.3版本又有更多错误，先弃
换成CPU版本没问题，但运行速度太慢
在安装TensorFlow-gpu 1.2.1版本之后，成功运行，速度比CPU版本快5-6倍
5.最简单易懂的GAN（生成对抗网络）教程：从理论到实践（附代码）
toolbox实现
6.GAN︱生成模型学习笔记（运行机制、NLP结合难点、应用案例、相关Paper）
理论写得很好，提供了WGAN 模型的 pytorch 代码实现，keras : tensorflow 实现
7.tensorflow 1.01中GAN(生成对抗网络)手写字体生成例子(MINST)的测试
可视化做得很好 已实现
按照500次迭代，每次迭代产生一张手写体图片，然后进行判别反馈，这样可以看到不同迭代次数的效果。
需要在anaconda中安装 scikit-image 第三方库，
安装方法为本地安装包安装，否则会出错。
安装方法地址http://blog.csdn.net/jqw11/article/details/72453084
8.tensorflow1.1/GAN生成对抗网络
可视化也不错
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