在生成对抗网络DCGAN中 如果想更新10次后生成器G后在更新5次D，应该如何修改代码

在DCGAN中，通常是先更新生成器G一次，然后再更新判别器D一次，这是标准的训练方式。如果你想要更新10次G后再更新5次D，可以将这个过程循环进行，具体的实现方法如下所示：

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, _) in enumerate(data_loader):
        # 训练判别器D
        for j in range(5):
            # 将D的梯度清零
            d_optimizer.zero_grad()

            # 计算真实数据的判别结果
            real_images = Variable(images)
            real_labels = Variable(torch.ones(images.size(0)))
            real_outputs = D(real_images)
            real_loss = criterion(real_outputs, real_labels)

            # 计算生成数据的判别结果
            z = Variable(torch.randn(images.size(0), latent_size))
            fake_images = G(z)
            fake_labels = Variable(torch.zeros(images.size(0)))
            fake_outputs = D(fake_images)
            fake_loss = criterion(fake_outputs, fake_labels)

            # 计算总的判别损失，并进行反向传播和优化
            d_loss = real_loss + fake_loss
            d_loss.backward()
            d_optimizer.step()

        # 训练生成器G
        for j in range(10):
            # 将G的梯度清零
            g_optimizer.zero_grad()

            # 生成数据并计算生成数据的判别结果
            z = Variable(torch.randn(images.size(0), latent_size))
            fake_images = G(z)
            fake_labels = Variable(torch.ones(images.size(0)))
            fake_outputs = D(fake_images)

            # 计算生成器的损失，并进行反向传播和优化
            g_loss = criterion(fake_outputs, fake_labels)
            g_loss.backward()
            g_optimizer.step()

在这个代码中，我们先训练了5次判别器D，然后再训练10次生成器G，然后再循环进行。你可以根据自己的需要调整训练次数。