臉書首席AI科學家，也是當今深度學習三巨頭之一的Yann LeCun曾如此評價GAN技術：『GAN是近年來機器學習領域中最有趣的點子！』
GAN的全名為Generative Adversarial Network，中文為 對抗式生成網路（下文簡稱為 GAN）。與大部分的網路模型不同，GAN是由2個網路所構成，分別是 生成網路（generative network）和 鑒別網路 （discriminative network）。
其中，生成網路的角色類似於創作贗品的畫家；而鑒別網路則是負責鑒別贗品的藝術家。這兩個網路會互相對抗，不斷重複『創作』和『鑒別』的工作。在訓練過程中，生成網路會學習如何生成鑒別網路找不到破綻的圖片，鑒別網路則會盡可能地找出圖片中的破綻。簡單來說，兩個網路都是基於另一個網路來進行訓練，從而優化網路中的參數，這也就是『對抗式生成網路』這個名稱的由來。
GAN技術的應用五花八門，你或許曾經見過相關例子。例如：輸入一張自拍照至軟體，軟體輸出一張你老年的樣子；又或是輸入自拍照後，得到屬於你自己的表情貼圖。由此可見，GAN技術是一項非常有趣的技術。以下圖片所示為將GAN應用在 風格轉換 的例子：
接下來，讓我們實際利用PyTorch來建構GAN模型，並實現上圖中將『馬的圖片』轉換成『斑馬的圖片』這項功能。由於此處的重點在於展示GAN技術的強大之處，因此不會對模型的建構原理進行太多的解釋。若讀者有興趣知道利用PyTorch建構網路模型的細節，可參考旗標出版的 《核心開發者親授！PyTorch深度學習攻略》 一書。
在這個例子中，我們不需要鑒別網路來幫助生成網路調整其參數，因為我們會直接使用torch.load()來載入 訓練過的生成模型參數 。因此在以上程式中，我們只定義了名為ResNetGenerator的生成網路。請記得，載入已訓練過的模型參數讓我們不用在每次運行模型前，都要再重新訓練過一次模型，從而節省大量的時間和資源。
讀者可經由 該網址 來下載訓練過的模型參數，並將其上傳至Colab筆記本中。接著，我們將載入一張馬的圖片，並對它進行預處理（如：調整圖片大小、轉換成PyTorch張量格式等）：
最後，我們將預處理過的輸入圖片餵給剛剛建立的netG，並運行模型。不出意外的話，剛剛輸入圖片中的馬將會轉換成斑馬！
GAN技術的潛能無窮，但要搞懂這尖端的技術可不容易。網路上許多似是而非的說法，加上漏洞百出的數學推導，讓初學者不得其門而入。若讀者想知道最可靠的原理教學與實戰指南，歡迎參考旗標出版的 《GAN 對抗式生成網路》 一書。本書的目標是針對想從基礎開始學習GAN的人，讀者只要具備基礎的Python及深度學習等相關知識，就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。
由於本文的目標是為了向大家展現GAN的強大之處，因此並未仔細說明利用PyTorch建構模型的細節。PyTorch是目前主流的深度學習函式庫之一，在近年的國際頂尖學術論壇上的論文應用率都已超過Tensorflow。由此可見，掌握PyTorch，是是勢在必行的！
若讀者想進一步了解PyTorch的功能，請參考 《核心開發者親授！PyTorch深度學習攻略》 一書。本書為PyTorch官方唯一推薦教材，並且由PyTorch核心開發者所著，能以更全面的視角來進行教學。此外，本書會利用數個章節來實作肺癌偵測專案。在專案實作的過程中，讀者可以充分應用所學，並借助作者的寶貴經驗來快速培養實戰能力。
本文的程式皆已整理在 Colab筆記本 中，歡迎讀者自己動手跑跑看！
