<jupyter_start><jupyter_text>6.4 Efficient GANの作成- 本ファイルでは、Efficient GANのネットワークを実装し、学習をします。  6.4 学習目標1.	Efficient GANを実装し、手書き数字画像で異常検知が生成できる  事前準備書籍の指示に従い、本章で使用するデータを用意します<jupyter_code># パッケージのimport

# Setup seeds<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Generatorの実装<jupyter_code># 動作確認<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Discriminatorの実装<jupyter_code># 動作確認<jupyter_output>tensor([[0.4976],
        [0.4939]], grad_fn=<SigmoidBackward>)<jupyter_text>Encoderの実装画像をzに変換する<jupyter_code># 動作確認<jupyter_output>torch.Size([2, 20])
tensor([[-0.2117, -0.3586,  0.1473, -0.1527, -0.0279, -0.2314, -0.0856, -0.2432,
          0.0342,  0.1805,  0.0172, -0.0165,  0.1778,  0.3555,  0.2951, -0.3447,
         -0.3518, -0.1325, -0.0354, -0.2111],
        [-0.1011,  0.2350,  0.0888, -0.2578,  0.1728,  0.3983,  0.1063, -0.1835,
         -0.0881,  0.1863,  0.2127, -0.1049,  0.0425,  0.0202,  0.2042, -0.2098,
          0.1348, -0.1092, -0.3779, -0.2373]], grad_fn=<AddmmBackward>)<jupyter_text>DataLoaderの作成<jupyter_code># DataLoaderの作成と動作確認<jupyter_output>torch.Size([64, 1, 28, 28])<jupyter_text>学習させる<jupyter_code># モデルを学習させる関数を作成

# ネットワークの初期化

# 学習・検証を実行する
# 15分ほどかかる

# 生成画像と訓練データを可視化する<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>テスト画像で異常検知する<jupyter_code># テスト用のDataLoaderの作成

# テストデータの確認

# 異常検知したい画像<jupyter_output>total loss： [171. 205. 285. 190. 161.]
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