留下脚印，

参考下：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/674700

太玄了

我也试过，那就属于自己配单方了。后来大神们改进的lsgan、wgan就是为了不用自己一边炼丹一边调火候～～

这个因为输入数据范围归一化为【-1，1】区间，所以生成图片的数值也应该在【-1，1】范围。原来我用relu着，范围是【0，1】

g用relu时生成的数字都是”瘦金体“的～～

尤其前几轮，远远不如改为tanh激活后”圆润、饱满“，分析是因为g生成的像素里值小于1的都被抑制掉了。但训练后期区别也不大。但还是用tanh的稳定

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都说不知道用什么的时候就用ReLU，但其实想优化还是得把所有可能的参数调一下

最近发现，wgan-gp的d的loss照样会飞天～～

试试spectral normalization 效果吧

现在有点儿明白了ugatit 为何要用lsgan + spectral norm ，而不是wgan了

楼主您好，我目前也遇到了您这样的情况，不过我是一开始训练生成的图像就是黑的，请问您的问题解决了嘛？tensorflow_tutorial/avatarDcgan at master · lpty/tensorflow_tutorial (github.com)  这是我使用代码的链接，链接能跑通，但是生成的图像是全黑的，从一开始就是黑的，有点愁找不到原因，还请楼主和各位大神们赐教