基于pytorch写一个wgan网络，用于生成excel数据，代码包括数据导入，数据处理，wgan模型建立，数据生成，最后保存到文件里面

好的，我会给你提供一个简单的代码示例，但是需要注意的是，WGAN是一种GAN的变体，相对来说比较复杂，这里仅提供一个简单的实现，如果需要更加深入的了解WGAN，建议多研究相关文献。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用PyTorch自带的数据集MNIST，代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义超参数
latent_dim = 100
lr = 0.00005
batch_size = 64
num_epochs = 100

# 加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

接下来，我们需要定义生成器和判别器。这里我们使用全连接层来构建生成器和判别器。代码如下：

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(latent_dim, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 28*28)

    def forward(self, z):
        x = torch.relu(self.fc1(z))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = torch.tanh(self.fc3(x))
        return x.view(-1, 1, 28, 28)

# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28*28)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

接下来，我们需要定义WGAN的损失函数和优化器。这里我们使用Wasserstein距离作为损失函数，使用RMSProp作为优化器。代码如下：

# 定义WGAN的损失函数
def wasserstein_loss(d_real, d_fake):
    return torch.mean(d_real) - torch.mean(d_fake)

# 定义生成器和判别器
G = Generator()
D = Discriminator()

# 定义优化器
optimizer_G = torch.optim.RMSprop(G.parameters(), lr=lr)
optimizer_D = torch.optim.RMSprop(D.parameters(), lr=lr)

接下来，我们需要训练模型，并且生成样本。代码如下：

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (real_images, _) in enumerate(train_loader):
        # 训练判别器
        for j in range(5):
            z = torch.randn(batch_size, latent_dim)
            fake_images = G(z)
            d_real = D(real_images)
            d_fake = D(fake_images.detach())
            loss_D = wasserstein_loss(d_real, d_fake)
            optimizer_D.zero_grad()
            loss_D.backward()
            optimizer_D.step()
            for p in D.parameters():
                p.data.clamp_(-0.01, 0.01)

        # 训练生成器
        z = torch.randn(batch_size, latent_dim)
        fake_images = G(z)
        d_fake = D(fake_images)
        loss_G = -torch.mean(d_fake)
        optimizer_G.zero_grad()
        loss_G.backward()
        optimizer_G.step()

        # 打印损失
        if i % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], d_real: {:.4f}, d_fake: {:.4f}, loss_D: {:.4f}, loss_G: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), d_real.mean().item(), d_fake.mean().item(), loss_D.item(), loss_G.item()))

    # 保存生成的excel文件
    z = torch.randn(100, latent_dim)
    samples = G(z).detach().numpy().reshape(100, 784)
    pd.DataFrame(samples).to_excel('generated_data_{}.xlsx'.format(epoch+1), index=None)

在训练过程中，我们使用Wasserstein距离作为损失函数，并且使用RMSProp作为优化器。每训练完一个epoch后，我们就生成100个样本，并且保存到excel文件中。

以上就是基于PyTorch实现WGAN的简单示例代码，希望对你有帮助。