生成对抗网络（GAN）：实现生成式对抗网络的强大工具

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种强大的深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成。GAN的目标是通过让生成器和判别器进行对抗训练，使生成器能够生成逼真的数据样本。

GAN的基本原理是将生成器和判别器进行对抗训练。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据样本，而判别器的目标是尽可能准确地区分生成器生成的样本和真实的样本。通过不断的对抗训练，生成器和判别器逐渐提升自己的表现，最终达到一个动态平衡的状态。

下面是一个简单的生成对抗网络的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义生成器模型
def make_generator_model()