gan生成eeg数据程序python，切输出训练完的样本

以下是一个简单的GAN生成EEG数据的Python程序。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 超参数
latent_dim = 100  # 潜在空间维度
num_epochs = 10000  # 训练次数
batch_size = 128  # 批次大小

# 加载数据集
# ...

# GAN模型
generator = tf.keras.Sequential(
    [
        layers.Dense(256, input_dim=latent_dim, activation=tf.nn.relu),
        layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
        layers.Dense(1024, activation=tf.nn.relu),
        layers.Dense(23*100, activation=tf.nn.tanh),
        layers.Reshape((23, 100)),
    ]
)

discriminator = tf.keras.Sequential(
    [
        layers.Reshape((23*100,), input_shape=(23, 100)),
        layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
        layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
        layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid),
    ]
)

gan = tf.keras.Sequential([generator, discriminator])

# 编译模型
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练判别器
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
    generated_data = generator.predict(noise)
    real_data = # 从数据集中随机选择真实数据
    x = np.concatenate((generated_data, real_data))
    y = np.concatenate((np.zeros((batch_size, 1)), np.ones((batch_size, 1))))
    d_loss = discriminator.train_on_batch(x, y)

    # 训练生成器
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
    y = np.ones((batch_size, 1))
    g_loss = gan.train_on_batch(noise, y)

    # 输出损失
    if epoch % 100 == 0:
        print(f"Epoch: {epoch}, Discriminator Loss: {d_loss}, Generator Loss: {g_loss}")

# 生成样本
num_samples = 10
noise = np.random.normal(0, 1, (num_samples, latent_dim))
generated_data = generator.predict(noise)

# 输出样本
for i in range(num_samples):
    plt.plot(generated_data[i])
    plt.show()

请注意，此代码只是一个简单的示例，可以根据您的特定需求进行修改。另外，生成EEG数据是一个非常具有挑战性的任务，因此生成的数据可能不会像真实的EEG数据一样精确。