jupyterlab如何从net.ipynb引入生成器和判别器模型到train.ipynb

可以使用以下步骤将生成器和判别器模型从 `net.ipynb` 引入到 `train.ipynb`：

1. 首先，在 `net.ipynb` 中定义生成器和判别器模型，并将它们保存为 `.pt` 文件，例如：

   # 定义生成器和判别器
   generator = ...
   discriminator = ...
   
   # 将模型保存为.pt文件
   torch.save(generator.state_dict(), 'generator.pt')
   torch.save(discriminator.state_dict(), 'discriminator.pt')

2. 然后，在 `train.ipynb` 中导入生成器和判别器模型，并加载它们的权重：

   # 导入必要的库
   import torch
   
   # 加载生成器和判别器模型
   generator = ...
   generator.load_state_dict(torch.load('generator.pt'))
   
   discriminator = ...
   discriminator.load_state_dict(torch.load('discriminator.pt'))

请注意，`...` 表示需要根据实际情况填写代码。

3. 最后，您可以在 `train.ipynb` 中使用生成器和判别器模型进行训练。

   # 使用生成器和判别器进行训练
   for epoch in range(num_epochs):
       for batch in data_loader:
           # 训练生成器和判别器
           ...

希望这可以帮助您将生成器和判别器模型从 `net.ipynb` 引入到 `train.ipynb` 中进行训练。