从理论到实践，本章侧重于构建和改进高级GAN的工程层面。成功实现StyleGAN或BigGAN等模型，需要对细节给予细致关注，而不仅仅是核心算法。

我们将讨论实用考虑因素，例如为GAN开发选择TensorFlow或PyTorch，使用AdamW和Lookahead等高级优化器，以及建立有效的超参数调整流程。适当的权重初始化对稳定性很重要，我们将与诊断和解决常见训练问题的技术一同讨论。此外，我们将介绍加速训练的方法，包括混合精度($FP16$)计算和用于处理大规模模型的分布式训练策略。最后，您将了解性能分析工具和性能优化技术，以使您的GAN实现高效。