noise = np.random.normal(0, 1, (10, latent_dim)) gen_imgs = generator.predict(noise) fig, axs = plt.subplots(2, 5) cnt = 0 for i in range(2): for j in range(5): axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt], cmap=’gray’) axs[i,j].axis(‘off’) cnt += 1 plt.show() これは何が生成されるの？

2024年6月8日

このコードは、生成器（generator）モデルを使用して、与えられたノイズから手書き数字の画像を生成し、それらの画像を表示するものです。具体的には、指定されたノイズから10枚の画像が生成され、2行5列の形式で表示されます。

以下の行で、ノイズが生成されます。

python
noise = np.random.normal(0, 1, (10, latent_dim))

ここで、(10, latent_dim)の形状の正規分布からのノイズが生成されます。latent_dimは生成器の入力次元数であり、通常は生成する画像の特徴を表すベクトルです。

次に、生成器モデルにこのノイズを入力し、画像を生成します。

python
gen_imgs = generator.predict(noise)

生成器のpredictメソッドを使用して、ノイズから画像を生成します。これにより、gen_imgsに10枚の画像が生成されます。

最後に、生成された画像を2行5列のグリッドに表示します。

python
fig, axs = plt.subplots(2, 5)
cnt = 0
for i in range(2):
    for j in range(5):
        axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt], cmap='gray')
        axs[i,j].axis('off')
        cnt += 1
plt.show()

この部分では、gen_imgsの各画像をグレースケールで表示し、軸をオフにして、2行5列のグリッドに配置します。

つまり、このコードはランダムなノイズから生成された手書き数字の画像を表示します。