深度学习与计算机视觉：使用TensorFlow实现基于深度学习的图像修复

在计算机视觉领域，图像修复是一个非常有挑战性且重要的任务。它涉及将损坏、缺失或受到干扰的图像恢复到原始状态。随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像修复方法在近年来取得了显著的进展。在本篇文章中，我们将使用TensorFlow实现一种基于深度学习的图像修复方法，并提供相应的源代码。

我们将使用一种称为生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的深度学习模型来完成图像修复任务。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成，它们相互博弈以提高生成器的修复能力。

首先，让我们导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们定义生成器网络。生成器的目标是接收一个损坏的图像作为输入，并尝试恢复原始图像。生成器网络通常由卷积层和反卷积层组成，用于学习图像的特征并生成修复图像。

def