이 코드를 실행하여 GAN을 만들고, 그 성능을 확인해 봅시다. 물론 많이 반복해 학습할수록 성능이 좋아지지만, 그만큼 시간이 오래 걸립니다. 코드를 실행하면 이와 같이 실행 결과가 나옵니다. tqdm 라이브러리를 사용하였기 때문에 현재 몇 번째 반복인지 시각적으로 한 눈에 살펴볼 수 있습니다.

■ batch_size = 128

먼저 적대적 생성 신경망이 어떻게 학습할 것인지를 정해 주겠습니다. 물론 반복 횟수가 많으면 많을수록 성능이 더 좋아지기는 하지만 그만큼 시간이 오래 걸린다는 단점 또한 생각해야겠죠?

첫 번째는 한 번에 몇 개의 그림을 학습시킬지 결정합니다. 예제에서는 한 번에 128개를 학습시키지만, 다른 숫자로 바꾸어도 상관없습니다. 적대적 생성 신경망을 한 번에 학습시킬 그림의 양(batch_size=128)을 넣어줍니다.

■ epochs = 5000

다음으로 적대적 생성 신경망을 몇 번 반복해서 학습을 시킬 것인지 정해 줍니다. 여기에서는 5000번 반복 학습하겠습니다.

■ for e in tqdm(range(epochs)):

이제 신경망을 학습시킬 차례입니다. 반복문과 tqdm 라이브러리를 사용해서 반복 학습을 진행하겠습니다.

for 반복문에서 in 뒷부분은 반복 횟수를 나타냅니다. tqdm(range(epochs))는 tqdm 라이브러리를 사용하며 반복 횟수는 에포크(epochs)라는 의미입니다. 이 코드는 5000번 반복하는 데 몇 번째 반복인지 눈에 잘 보이게끔 시각화하기 위한 코드입니다.