计算生成器的损失 gan_loss，包括对抗损失和辅助损失（即生成的数据与标签之间的交叉熵损失）。

生成器的对抗损失 gan_loss 可以定义为生成器生成的数据经过判别器判断后的输出与真实标签之间的交叉熵损失。具体地，设生成器生成的数据为G(z)，其中z是随机噪声，真实标签为y，则对抗损失可以定义为：

gan_loss = -log(D(G(z)))

此外，生成器的辅助损失也需要考虑，即生成的数据与标签之间的交叉熵损失。设生成器的输出为y_hat，则辅助损失可以定义为：

aux_loss = cross_entropy(y_hat, y)

两种损失可以加权相加得到最终的生成器损失：

gen_loss = gan_loss + lambda * aux_loss

其中，lambda是一个超参数，用于平衡对抗损失和辅助损失的权重。