从零实现DCGAN：生成二次元动漫头像

一、GAN技术原理与DCGAN架构

生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练实现数据生成。DCGAN（Deep Convolutional GAN）是GAN的改进版本，其核心创新包括：

1. 使用卷积层替代全连接层
2. 引入批量归一化（BatchNorm）
3. LeakyReLU激活函数防止梯度消失

损失函数数学表达：

\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x\sim p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z\sim p_z}[\log(1-D(G(z)))]

二、代码实现（PyTorch）

1. 环境配置与数据加载

import torch