在模型的输出层，使用sigmoid函数将输出值转换为0或1，代码

在使用DCGAN模型生成大小为1-bit color的图像时，可以使用sigmoid函数将模型的输出值转换为0或1。以下是Python代码示例：

import torch.nn.functional as F

# 定义生成器模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, nz):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(nz, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 512)
        self.fc3 = nn.Linear(512, 1024)
        self.fc4 = nn.Linear(1024, 28 * 28)

    def forward(self, x):
        x = F.leaky_relu(self.fc1(x), 0.2)
        x = F.leaky_relu(self.fc2(x), 0.2)
        x = F.leaky_relu(self.fc3(x), 0.2)
        x = torch.sigmoid(self.fc4(x))
        return x

# 生成器模型的输出值使用sigmoid函数转换为0或1
fake_images = generator(z)
fake_images = (fake_images > 0.5).float()

在上述代码中，我们定义了一个生成器模型，其输出值在最后一层使用了sigmoid函数进行转换，将输出值转换为0或1。然后我们将模型生成的图像值进行二值化处理，即大于0.5的值设置为1，小于等于0.5的值设置为0，最终生成了大小为1-bit color的图像。