模型简介
CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network) 即循环对抗生成网络，来自论文 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 。该模型实现了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域 X 转换到目标域 Y 的方法。

该模型一个重要应用领域是域迁移(Domain Adaptation)，可以通俗地理解为图像风格迁移。其实在 CycleGAN 之前，就已经有了域迁移模型，比如 Pix2Pix ，但是 Pix2Pix 要求训练数据必须是成对的，而现实生活中，要找到两个域（画风）中成对出现的图片是相当困难的，因此 CycleGAN 诞生了，它只需要两种域的数据，而不需要他们有严格对应关系，是一种新的无监督的图像迁移网络。

就好比我们人类认知的时候，不可能所有的内容都学一遍，基本都是举一反三的，这个模型更加接近人类学习的过程，基本能做到举一反三。他不是需要严格对应的数据。

# 可视化
# 通过 create_dict_iterator 函数将数据转换成字典迭代器，然后使用 matplotlib 模块可视化部分训练数据。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mean = 0.5 * 255
std = 0.5 * 255

plt.figure(figsize=(12, 5), dpi=60)
for i, data in enumerate(dataset.create_dict_iterator()):
    if i < 5:
        show_images_a = data["image_A"].asnumpy()
        show_images_b = data["image_B"].asnumpy()

        plt.subplot(2, 5, i+1)
        show_images_a = (show_images_a[0] * std + mean).astype(np.uint8).transpose((1, 2, 0))
        plt.imshow(show_images_a)
        plt.axis("off")

        plt.subplot(2, 5, i+6)
        show_images_b = (show_images_b[0] * std + mean).astype(np.uint8).transpose((1, 2, 0))
        plt.imshow(show_images_b)
        plt.axis("off")
    else:
        break
plt.show()

这里可以看到现在都是比较正常的图片，颜色，大小都比较合理。

下面是模型转换后的图片结果，可以看到他把水果的颜色做了准确替换，其他部分包括图三人物的颜色被准确保留。