利用GAN网络生成鸢尾花数据集，并写入到生成的表格中，写出代码

以下是利用GAN网络生成鸢尾花数据集并写入到生成的表格中的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LeakyReLU, BatchNormalization
from keras.optimizers import Adam

# 定义生成器模型
def generator_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, input_dim=20))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Dense(64))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Dense(3, activation='tanh'))
    return model

# 定义判别器模型
def discriminator_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, input_dim=3))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(32))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

# 定义GAN模型
def gan_model(generator, discriminator):
    discriminator.trainable = False
    model = Sequential()
    model.add(generator)
    model.add(discriminator)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
    return model

# 生成随机噪声
def generate_noise(n_samples, noise_dim):
    return np.random.normal(0, 1, size=(n_samples, noise_dim))

# 加载鸢尾花数据集
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
X = iris_data[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']].values

# 将数据缩放到[-1, 1]范围内
X_scaled = (X - X.min()) / (X.max() - X.min()) * 2 - 1

# 定义模型参数
noise_dim = 20
n_epochs = 10000
n_batch_size = 64

# 初始化模型
generator = generator_model()
discriminator = discriminator_model()
gan = gan_model(generator, discriminator)

# 训练GAN模型
for epoch in range(n_epochs):
    # 训练判别器
    real_samples = X_scaled[np.random.randint(0, X_scaled.shape[0], size=n_batch_size)]
    noise = generate_noise(n_batch_size, noise_dim)
    fake_samples = generator.predict(noise)
    X_samples = np.concatenate((real_samples, fake_samples))
    y_samples = np.concatenate((np.ones((n_batch_size, 1)), np.zeros((n_batch_size, 1))))
    discriminator_loss = discriminator.train_on_batch(X_samples, y_samples)

    # 训练生成器
    noise = generate_noise(n_batch_size, noise_dim)
    y_samples = np.ones((n_batch_size, 1))
    generator_loss = gan.train_on_batch(noise, y_samples)

    # 打印损失
    print('Epoch: %d, Discriminator Loss: %f, Generator Loss: %f' % (epoch+1, discriminator_loss, generator_loss))

# 生成鸢尾花数据集
noise = generate_noise(150, noise_dim)
generated_samples = generator.predict(noise)
generated_samples = (generated_samples + 1) / 2 * (X.max() - X.min()) + X.min()

# 将生成的数据集写入表格
generated_data = pd.DataFrame(generated_samples, columns=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'])
generated_data.to_csv('generated_iris.csv', index=False)

说明：

- 该代码使用Keras库实现了一个简单的GAN网络。
- 生成器模型由3个全连接层组成，输出为3维向量，使用tanh激活函数。
- 判别器模型由2个全连接层组成，输出为1维向量，使用sigmoid激活函数。
- GAN模型由生成器和判别器组成，其中判别器在训练时被冻结。
- 首先训练判别器，再训练生成器，直到达到指定的训练轮数。
- 生成随机噪声作为输入，生成器输出鸢尾花数据集。
- 将生成的数据集写入到CSV文件中。