基于pytorch写一个gan的损失函数

下面是一个基于PyTorch实现的GAN损失函数的示例代码：

import torch.nn.functional as F

def gan_loss_function(real_output, fake_output):
    # 计算生成器损失
    gen_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(fake_output, torch.ones_like(fake_output))
    
    # 计算判别器损失
    real_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(real_output, torch.ones_like(real_output))
    fake_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(fake_output, torch.zeros_like(fake_output))
    disc_loss = real_loss + fake_loss
    
    return gen_loss, disc_loss

其中，`real_output`是判别器对真实样本的输出，`fake_output`是判别器对生成样本的输出。`binary_cross_entropy_with_logits`函数是PyTorch中用于计算二元交叉熵损失的函数，可以方便地计算生成器损失和判别器损失。最终返回的是生成器损失和判别器损失。