帮我写一段基于pytorch的条件生成对抗网络代码框架

好的，以下是一个基于PyTorch的条件生成对抗网络（CGAN）的代码框架：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义生成器模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 定义生成器的网络结构，比如使用全连接层和卷积层等

    def forward(self, z, y):
        # 根据输入的噪声z和条件y生成图片

# 定义判别器模型
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 定义判别器的网络结构，比如使用全连接层和卷积层等

    def forward(self, x, y):
        # 判断输入的图片x是否真实，并根据条件y给出判断结果

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()  # 二分类交叉熵损失函数
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 加载数据集
train_data = ...
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (real_images, conditions) in enumerate(train_loader):
        # 为生成器和判别器准备输入数据
        z = torch.randn(batch_size, latent_dim)
        fake_images = generator(z, conditions)
        real_labels = torch.ones(batch_size, 1)
        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1)

        # 训练判别器
        optimizer_D.zero_grad()
        real_outputs = discriminator(real_images, conditions)
        real_loss = criterion(real_outputs, real_labels)
        fake_outputs = discriminator(fake_images.detach(), conditions)
        fake_loss = criterion(fake_outputs, fake_labels)
        d_loss = real_loss + fake_loss
        d_loss.backward()
        optimizer_D.step()

        # 训练生成器
        optimizer_G.zero_grad()
        fake_outputs = discriminator(fake_images, conditions)
        g_loss = criterion(fake_outputs, real_labels)
        g_loss.backward()
        optimizer_G.step()

        # 输出损失和进度
        if i % 100 == 0:
            print("[Epoch %d/%d] [Batch %d/%d] [D loss: %f] [G loss: %f]"
                  % (epoch, num_epochs, i, len(train_loader), d_loss.item(), g_loss.item()))

# 使用生成器生成样本
z = torch.randn(batch_size, latent_dim)
y = ...
samples = generator(z, y)

需要根据具体的任务和数据集进行一定的修改和调整。这个框架中的关键点是定义了生成器和判别器模型，并使用条件变量作为输入。在训练过程中，通过优化生成器和判别器的损失函数来不断提高生成器的生成能力。最终，使用训