GAN预训练：以1%的训练样本实现的新时代

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成逼真的合成数据。近年来，GAN模型在图像生成、自然语言处理等领域取得了显著的突破。然而，由于GAN模型对大量训练数据的需求，其训练过程通常需要耗费大量的时间和计算资源。然而，随着预训练技术的出现，GAN模型迎来了一个新的时代，仅需使用1%的训练样本即可获得出色的生成效果。

预训练是一种将模型在大规模数据上进行初始训练的技术。在这个阶段，模型通过学习大量真实数据的潜在分布特征，获得了一些基础的生成能力。接下来，我们将详细介绍如何使用预训练技术来加速GAN模型的训练，并展示一个简单的示例。

首先，我们需要定义一个基础的GAN模型架构。在这个示例中，我们使用PyTorch库来实现GAN模型。以下是一个简化的GAN模型代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义生成器模型
class Generator(nn.