基于生成对抗网络（GAN）的图像生成与分类

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。GAN由两个主要组成部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成逼真的图像样本，而判别器则负责区分生成的图像是真实的还是伪造的。通过不断迭代训练，生成器和判别器相互竞争、相互提升，最终生成器能够生成越来越逼真的图像。

在本文中，我们将探讨如何使用GAN进行图像生成和分类。我们将使用Python编程语言和深度学习框架TensorFlow来实现我们的模型。

首先，我们需要导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib