An implementation of GAN using Pytorch on MNIST.
test_gan.py 大体是根据 B站课程 自己写的，有一些小小的改动。
gan_from_github.py 是 github的一种实现，更新了一些老旧的用法。
output_images_bs_32_latentdim_64 和 output_images_bs_100_latentdim_100 是 test_gan.py 中模型不使用 dropout 以及使用 ReLu（而不是LeakyReLU），在 batchsize 为 100（32）， latent_dim 为 100（64）下的结果，效果不怎么样，但我不想删掉。
samples 下的 sample_from_testgan.png 和 sample_from_githubgan.png 分别是 test_gan.py 和 gan_from_github.py 的输出结果。
test_gan.py is written following Bilibili Video with a little modification.
gan_from_github.py is copied from an implementation from github, and I update some deprecated places.
output_images_bs_32_latentdim_64 and output_images_bs_100_latentdim_100 are results when the models in test_gan.py do not use dropout and ReLu（instead of LeakyReLU）, with batchsize 100（32）, latent_dim 100（64）. These are bad results, but I don't want to delete them.
sample_from_testgan.png and sample_from_githubgan.png under samples are the output results of test_gan.py and gan_from_github.py respectively.