【学习】手写数字生成

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活动地址：CSDN21天学习挑战赛

• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍦 参考文章地址： 🔗深度学习100例-生成对抗网络（GAN）手写数字生成 | 第18天
• 🍖 作者：K同学啊

敲例子

今天敲的是第十八个例子，手写数字生成，还是挺好玩的，我的程序运行了好久，还没出结果。不过还是成功运行起来了，所以写一下注意事项。

注意事项

一般来说，如果代码相同的话，需要注意的只有一个地方，就是生成图片的文件夹和后期使用的文件夹要统一，也就是这两个地方：
保存样例图片：

def sample_images(epoch):
    """
    保存样例图片
    """
    row, col = 4, 4
    noise = np.random.normal(0, 1, (row*col, latent_dim))
    gen_imgs = generator.predict(noise)

    fig, axs = plt.subplots(row, col)
    cnt = 0
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt, :,:,0], cmap='gray')
            axs[i,j].axis('off')
            cnt += 1
    fig.savefig("/Users/Documents/own/code/mtyjkn/images/%05d.png" % epoch)
    plt.close()
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和生成动图

import imageio

def compose_gif():
    # 图片地址
    data_dir = "/Users/Documents/own/code/mtyjkn/images/"
    data_dir = pathlib.Path(data_dir)
    paths    = list(data_dir.glob('*'))
    
    gif_images = []
    for path in paths:
        print(path)
        gif_images.append(imageio.imread(path))
    imageio.mimsave("test.gif",gif_images,fps=2)
    
compose_gif()
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要注意data_dir里设置的位置要和fig.savefig的保持一致，不然会找不到图片，别少了斜杠/

遇到的问题

几天没敲代码，执行代码的时候竟然报找不到tensorflow这个module，经过查询，得到解决方案，删除anaconda的python软链接，也就是在你的anaconda环境，：

#我的环境
conda activate tensorflow
#找到python
which python
#cd到对应目录，然后找到相应的python文件
ll|grep python
#删除python和python3的软链
rm python
rm python3
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然后执行代码的时候，因为我知道我自己装的python3.9，所以使用以下命令即可

python3.9 18.py
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结果

这里展示一下结果图片：

我的程序跑了好久都还没生成成功动图

参考

ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow’ 问题解决方案（Anaconda引起）