生成对抗网络（GAN）的TensorFlow实现

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种强大的深度学习模型，可以用于生成逼真的图像、音频和文本等内容。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗训练的方式相互竞争，使得生成器能够逐渐生成更加逼真的样本。在本文中，我们将使用TensorFlow来实现一个基本的GAN模型，并通过训练生成手写数字图像的示例来展示其工作原理。

首先，我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中，我们将使用TensorFlow 2.0版本。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt