wgan-div和wgan-gp有什么不同，并给出wgan-div中的损失函数pytorch形式代码

WGAN-GP和WGAN-Div都是基于Wasserstein距离的GAN改进算法。

WGAN-GP和WGAN-Div都保留了WGAN的一些特点，如使用Wasserstein距离来衡量生成器和判别器之间的距离，使用weight clipping等。

不同之处在于，WGAN-GP使用了梯度惩罚来强制判别器满足Lipschitz连续性，而WGAN-Div则使用了一种新的多样性评价指标——divergence来衡量生成器和真实数据之间的距离。

以下是WGAN-Div的损失函数PyTorch形式代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义WGAN-Div的判别器损失函数
def d_loss(real_data, fake_data, discriminator, generator, device):
    # 生成器产生的样本
    generated_data = generator(torch.randn(real_data.size(0), 100).to(device))
    # 判别器对真实数据的输出
    d_output_real = discriminator(real_data)
    # 判别器对生成数据的输出
    d_output_fake = discriminator(generated_data.detach())
    # WGAN-Div的判别器损失函数
    loss_d = -torch.mean(d_output_real) + torch.mean(torch.exp(d_output_fake - 1))
    return loss_d

# 定义WGAN-Div的生成器损失函数
def g_loss(real_data, generator, discriminator, device):
    # 生成器产生的样本
    generated_data = generator(torch.randn(real_data.size(0), 100).to(device))
    # 判别器对生成数据的输出
    d_output_fake = discriminator(generated_data)
    # WGAN-Div的生成器损失函数
    loss_g = -torch.mean(torch.exp(d_output_fake - 1))
    return loss_g

其中，`d_loss`为WGAN-Div的判别器损失函数，`g_loss`为WGAN-Div的生成器损失函数。实现时需要定义判别器和生成器并将其传入损失函数中，同时需要指定设备（如`device=torch.device('cuda:0')`）。