如果要到自己的电脑上运行的话得下载Anconda然后按你的需要配置tensorflow或者pytorch的环境，一般还需要把作者提到的各种包下载下来。一般使用conda命令或者pip来实现。如果是CPU的这样就行，但好多训练是借助于GPU的，还得安装CUDA这个我没试过。这个对电脑配置要求比较高。
我是在云主机上运行的，计算速度比自己的电脑快，而且有些平台提供免费的GPU。佳文给我推荐的是 https://console.paperspace.com/，这个得GPU可以免费使用，但需要外网的梯子才能运行。
进去之后，用自己的github进行注册，在里面点击创建notebook，然后选择自己需要的东西。然后打开笔记本open，然后出现的页面会有一个绿色的三角就像是播放视频的开始的那个按钮，点开，然后滑到最下面点击确认。
进去之后，这个笔记本就像是jupyter的样子。然后在other中选择终端Terminal。
在里面输入! git clone http://github.com.cnpmjs.org/goodfeli/adversarial，这个可以参考下面的这个图。
就可以将其下载到你的云主机中并且在目录中显示，左边的adversarial便是。上面这个代码时我查到最开始提出这个GAN想法的学者的代码。其github代码如下：http://www.github.com/goodfeli/adversarial ，与源代码的地址相比，在下载过程中我们在.com后加了一些东西（! git clone http://github.com.cnpmjs.org/goodfeli/adversarial），这个我是参考下图：
我觉得这个你调试上面这个代码可能好整一些，我那个代码特别冗长（ ！git clone https://github.com.cnpmjs.org/XingangPan/deep-generative-prior），就是对GAN做了应用，刚开始看可能比较迷，我现在也很迷，哈哈。然后就是在github上作者会对他的代码如何使用进行一定的说明。得按照他的说法安装一些包/库之类的东西（以我的来举例，里面有个requirements.txt，这个文件一般就是需求说明书，里面写着要用到的包，使用下面的命令！pip install -r deep-generative-prior\requirements.txt便可以将库安装好，但不同的程序可能不太一样，具体得看作者怎么说）。
装好之后，就需要在终端输入os. chdir( 'adversarial' ),这个可以将系统的当前路径更改，你就可以运行里面的程序了，大多数用到的都是Linux里面的命令。
