基于pytorch写一个调用GAN训练好的生成器模型的代码

好的，以下是一个基于PyTorch的调用GAN训练好的生成器模型的代码示例：

import torch

# 加载生成器模型
generator = torch.load('generator.pt')

# 设置生成器为评估模式
generator.eval()

# 生成噪声向量
z = torch.randn(batch_size, latent_dim, 1, 1)

# 将噪声向量输入生成器得到生成的图像
fake_images = generator(z)

# 将生成的图像保存到文件中
torchvision.utils.save_image(fake_images, 'fake_images.png', normalize=True)

在上面的代码中，`generator.pt` 是训练好的生成器模型文件，`batch_size` 是生成图像的数量，`latent_dim` 是噪声向量的维度。我们首先加载生成器模型，然后将其设置为评估模式，接着生成噪声向量并将其输入生成器得到生成的图像，最后将生成的图像保存到文件中。

注意，这只是一个基本的示例，实际应用中还需要根据具体的场景进行修改。