基于pytorch写一段选择GAN生成器网络中的噪声为自己定义的数据噪声的代码，噪声数据类型为xlsx

以下是基于 PyTorch 实现选择GAN生成器网络中的噪声为自定义的数据噪声的代码：

首先，我们需要读取 xlsx 文件，将其转换为 PyTorch 张量，并将其作为生成器网络的输入噪声。

import torch
import pandas as pd

# 读取 xlsx 文件
data = pd.read_excel("noise_data.xlsx")
# 转换为 PyTorch 张量
noise_data = torch.tensor(data.values)

接下来，我们可以使用 PyTorch 定义一个简单的生成器网络，它将输入的噪声数据映射到生成的图像。

class GeneratorNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

在实际使用中，我们可以将 `noise_data` 作为输入传递给生成器网络，生成相应的图像。

# 定义噪声数据的大小
input_size = noise_data.shape[1]
# 定义生成器网络的隐藏层大小和输出大小
hidden_size = 256
output_size = 784

# 创建生成器网络实例
generator = GeneratorNet()

# 将噪声数据作为输入传递给生成器网络
generated_images = generator(noise_data)

最后，我们可以将生成的图像保存为 xlsx 文件。

# 将生成的图像保存为 xlsx 文件
generated_data = pd.DataFrame(generated_images.detach().numpy())
generated_data.to_excel("generated_data.xlsx", index=False)

这样，我们就实现了基于 PyTorch 的选择GAN生成器网络中的噪声为自定义的数据噪声的代码。