基于pytorch写一段将gan网络中生成器模型的噪声输入改为自定义噪声数据，该数据为xlsx文件，且该gan用来生成时间序列数据

下面是一个基于 PyTorch 的将 GAN 网络中生成器模型的噪声输入改为自定义噪声数据的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd

# 读取自定义噪声数据
noise_data = pd.read_excel('noise_data.xlsx')
noise_data = torch.tensor(noise_data.values, dtype=torch.float)

# 定义生成器模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=100, out_features=256)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=512)
        self.fc3 = nn.Linear(in_features=512, out_features=1024)
        self.fc4 = nn.Linear(in_features=1024, out_features=1)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.leaky_relu(self.fc1(x), 0.2)
        x = nn.functional.leaky_relu(self.fc2(x), 0.2)
        x = nn.functional.leaky_relu(self.fc3(x), 0.2)
        x = torch.tanh(self.fc4(x))
        return x

# 实例化生成器模型
generator = Generator()

# 将自定义噪声数据输入生成器模型生成时间序列数据
generated_data = generator(noise_data)

# 输出生成的时间序列数据
print(generated_data)

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 库读取自定义噪声数据，然后将其转换为 PyTorch 的 Tensor 数据类型。接着，我们定义了一个简单的生成器模型，包含四个全连接层，并实例化了该模型。最后，我们将自定义噪声数据输入生成器模型，生成时间序列数据，并输出生成的数据。

需要注意的是，上面的代码仅为示例代码，实际使用时需要根据具体的 GAN 网络结构和数据类型进行相应的修改。同时，还需要设计合适的损失函数和优化算法，以优化生成器模型的参数，从而生成更真实、多样和可控的时间序列数据。