WGAN-GP的损失函数代码

很抱歉，由于引用内容中没有给出WGAN-GP的损失函数代码，我无法为您提供该代码。但是，我可以为您解释一下WGAN-GP的损失函数。

WGAN-GP的损失函数包括两部分：生成器的损失和判别器的损失。其中，生成器的损失为负判别器输出的平均值，判别器的损失为真实样本和生成样本的平均判别器输出之差加上梯度惩罚项。

具体而言，WGAN-GP的损失函数如下所示：

# 定义生成器的损失函数
gen_loss = -tf.reduce_mean(critic_fake_output)

# 定义判别器的损失函数
disc_loss = tf.reduce_mean(critic_real_output) - tf.reduce_mean(critic_fake_output) + lambda_gp * gradient_penalty

# 其中，lambda_gp为梯度惩罚项的系数，gradient_penalty为梯度惩罚项，计算方式如下：
alpha = tf.random.uniform([BATCH_SIZE, 1, 1, 1], 0.0, 1.0)
interpolated = alpha * real_images + (1 - alpha) * generated_images
with tf.GradientTape() as gp_tape:
    gp_tape.watch(interpolated)
    critic_interpolated_output = critic(interpolated, training=True)
gradients = gp_tape.gradient(critic_interpolated_output, interpolated)
slopes = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(gradients), axis=[1, 2, 3]))
gradient_penalty = tf.reduce_mean((slopes - 1.0) ** 2)

其中，critic_real_output和critic_fake_output分别为判别器对真实样本和生成样本的输出，real_images和generated_images分别为真实样本和生成样本，BATCH_SIZE为批大小，critic为判别器模型。