CycleGAN是一种深度学习模型，用于图像转换任务。它可以将一组图像从一个领域转换到另一个领域，而需成对的训练数据。例如，将马的图像转换为斑马的图像，或将夏季景色的图像转换为冬季景色的图像。CycleGAN使用对抗性损失函数和循环一致性损失函数来训练模型，以生成高质量的转换图像。在许多应用中都有用，例如风格迁移、图像翻译和图像增强。本文根据官方文档的anaconda方式实现WindowsPyth