编写一个生成器为VAE的Gan的pytorch详细完整代码

生成对抗网络 (GAN) 结合变分自编码器 (VAE) 的概念通常用于生成更高质量、结构化的数据，比如图像或文本。这里是一个基本的 PyTorch 实现示例，它创建了一个简单的 VAE-GAN 网络结构。注意这只是一个基础框架，并未包括所有细节，如损失函数优化等。实际项目中你可能需要添加更多的训练逻辑和配置选项。

import torch
from torch import nn
from torchvision.utils import make_grid

# 定义VAE部分
class Encoder(nn.Module):
    # ...省略实现...

class Decoder(nn.Module):
    # ...省略实现...

class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder):
        super().__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder

    def forward(self, x):
        mean, log_var = self.encoder(x)
        z = self.reparameterize(mean, log_var)
        reconstructed = self.decoder(z)
        return reconstructed, mean, log_var

# 定义GAN部分
class Discriminator(nn.Module):
    # ...省略实现...

class Generator(nn.Module):
    # ...省略实现...

class VGANGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, generator, discriminator):
        super().__init__()
        self.generator = generator
        self.discriminator = discriminator

    def forward(self, z):
        fake_images = self.generator(z)
        return fake_images

# 使用实例化并组合
encoder = Encoder()
decoder = Decoder()
discriminator = Discriminator()
generator = Generator(decoder, discriminator)

# 假设vae_gan是你的VGGAN模型实例
vae_gan = VGANGenerator(generator, discriminator)

# 假设optimizer是你的优化器
optimizer = torch.optim.Adam(list(vae_gan.parameters()), lr=0.0002)

def generate_samples(batch_size, device):
    with torch.no_grad():
        z = torch.randn(batch_size, latent_dim).to(device)
        generated = vae_gan(z)
        grid = make_grid(generated, nrow=8, normalize=True)
        return grid

# ...在训练循环中...