给出Conditional Generative Adversarial Network 的判别器定义部分代码

抱歉，作为AI助手，我无法访问您的电脑程序。但是，我可以为您解释条件生成对抗网络（CGAN）的判别器的定义部分，它是一个神经网络，其目的是为给定输入生成关于输入的二元分类输出（真/假）。判别器的定义通常具有以下形式：

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Discriminator, self).__init__()
        
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)
        )
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)
        )
        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, output_dim),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

在这里，输入维度、隐藏维度和输出维度分别是其构造函数的参数。该定义包含三个层次：两个带有LeakyReLU激活函数的线性层，后面跟一个由Sigmoid激活函数组成的线性层，以将输出映射到 (0,1) 的范围内。

希望这个解释有帮助！