生成网络调试助手代码

以下是一个简单的生成网络调试助手代码的示例：

import torch
import numpy as np

# 定义生成网络模型
class Generator(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc3(out)
        return out

# 定义生成器的输入和输出大小
input_size = 10
output_size = 20
hidden_size = 100

# 创建生成网络实例
generator = Generator(input_size, output_size, hidden_size)

# 定义输入数据
input_data = torch.Tensor(np.random.rand(1, input_size))

# 打印生成网络输出
print(generator(input_data))

这个示例代码定义了一个包含3层全连接层的生成网络，输入大小为10，输出大小为20，隐藏层大小为100。输入数据是一个随机张量。你可以运行这个示例代码来调试你的生成网络。如果你想进一步调试，可以添加更多的层或更改网络的超参数。