① torch.randn_like(inputs)는 입력(inputs)과 동일한 크기의 노이즈 텐서를 생성하고자 할 때 사용합니다.

② torch.clip은 데이터 값의 범위를 조정할 때 사용합니다. torch.clip에서 사용하는 파라미터는 다음과 같은 의미를 같습니다.

ⓐ 첫 번째 파라미터: 값의 범위를 조정할 데이터셋

ⓑ 두 번째 파라미터: 데이터의 범위 중 최솟값을 의미하며 예제에서는 0을 사용했습니다.

ⓒ 세 번째 파라미터: 데이터의 범위 중 최댓값을 의미하며 예제에서는 1을 사용했습니다.

파이썬에서 한글을 출력하면 한글이 깨지는 현상이 발생할 수 있습니다. 다음은 한글 깨짐 현상을 해결하기 위한 코드입니다. 경로 변경 없이 그대로 사용하세요.

코드 13-8 한글 깨짐 문제 해결

from matplotlib import font_manager
font_fname = 'C:/Windows/Fonts/malgun.ttf'
font_family = font_manager.FontProperties(fname=font_fname).get_name()
plt.rcParams["font.family"] = font_family

에포크가 진행될수록 노이즈 데이터로 새로운 이미지가 어떻게 만들어지는지 확인하기 위한 함수를 생성합니다. 시각화하여 보여 줄 이미지는 원래의 이미지, 노이즈가 적용되어 손상된 데이터(이미지), 노이즈 데이터를 이용하여 새롭게 생성된 데이터(이미지)입니다.