功能
随机噪声→生成器→MINIST图像。
训练方法
1 判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0
loss=loss(real_out, 1)+loss(fake_out, 0)
2 生成器的训练，首先固定判别器参数不变，其次判别器应当将生成图像判别为1
loss = loss(fake_out, 1)
程序细节
'''
网络的输入输出都在[-1,1]之间：输入中心化归一化，输出Tanh激活
生成器：输入-随机噪声，输出-数据集相关的MINIST手写图像。
功能：随机噪声生成随机MINIST图像。无法输出特定的图像，需要改变输入或者网络变式
GAN和DCGAN的不同：DCGAN仅仅把model中的线性网络改为了卷积网络
'''
import os
import numpy as np
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
from torchvision.utils import save_image
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotl
