本文提供了一个详细的生成对抗网络（GAN）教程，解释如何使用Python和TensorFlow库创建一个简单的GAN模型，该模型针对MNIST数据集进行训练，生成逼真的手写数字图像。教程涵盖了生成器和判别器模型的定义、损失函数、优化器、训练循环以及样本生成与可视化。
生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真度的新样本。它由两个主要组成部分组成：生成器和判别器。生成器试图生成逼真的样本，而判别器则尝试区分生成器生成的样本和真实样本。通过这种对抗的过程，GAN可以不断改进生成器的能力，使其生成更加逼真的样本。
在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python和TensorFlow库来实现一个简单的生成对抗网络。我们将使用MNIST数据集，该数据集包含手写数字图像，使我们能够生成逼真的手写数字。
首先，我们需要导入所需的库：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib
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