基于pytorch写一个代码，该代码用来加载GAN里的生成器模型，并用部分测试集数据去进行验证生成100个样本，且该生成器是用来生成时间序列的xlsx文件的

好的，以下是一个基于PyTorch的GAN生成器模型加载的示例代码，用于生成时间序列的xlsx文件：

import torch
import pandas as pd
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision.utils import save_image

# 定义生成器模型
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.tanh(self.fc2(x))
        return x

# 定义时间序列数据集
class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_file):
        self.data = pd.read_excel(data_file)

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        x = torch.tensor(self.data.iloc[index].values, dtype=torch.float32)
        return x

# 加载生成器模型
generator = Generator(input_size=100, hidden_size=128, output_size=10)
generator.load_state_dict(torch.load('generator.pth'))

# 加载测试集数据
test_dataset = TimeSeriesDataset('test_data.xlsx')
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)

# 生成100个样本并保存为xlsx文件
generated_samples = []
with torch.no_grad():
    for i in range(100):
        noise = torch.randn(1, 100)
        sample = generator(noise).squeeze()
        generated_samples.append(sample.numpy())
generated_samples_df = pd.DataFrame(generated_samples)
generated_samples_df.to_excel('generated_samples.xlsx', index=False)

需要注意的是，这是一个简单的示例代码，需要针对具体的数据集和生成器模型进行修改适配。同时，生成的样本数据需要根据实际情况进行调整和处理。