如果要生成11*11的灰度图片数据集，如何更改生成器和判别器的输入大小，并修改 generate_images 函数中的 z 大小和保存的文件名

如果要生成11*11的灰度图片数据集，需要更改生成器和判别器的输入大小为11，同时修改 generate_images 函数中的 z 大小为一个包含11*11个随机数的数组。生成的图像可以使用 PIL 库中的 Image.fromarray() 函数保存为 JPEG 或 PNG 格式的图片文件。

下面是一个示例代码，可以参考一下：

import numpy as np
from PIL import Image
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential


# 定义生成器模型
def make_generator_model():
    model = Sequential()
    model.add(layers.Dense(11 * 11 * 64, use_bias=False, input_shape=(100,)))
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Reshape((11, 11, 64)))
    assert model.output_shape == (None, 11, 11, 64)  # 注意：batch size 没有限制

    model.add(layers.Conv2DTranspose(32, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 11, 11, 32)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))
    assert model.output_shape == (None, 22, 22, 1)

    return model


# 定义判别器模型
def make_discriminator_model():
    model = Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(32, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[11, 11, 1]))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(1))

    return model


# 生成随机噪声
def generate_noise(num_samples, latent_dim):
    return np.random.normal(0, 1, size=(num_samples, latent_dim))


# 生成图片
def generate_images(model, test_input, save_filename):
    predictions = model(test_input, training=False)
    img = Image.fromarray(np.uint8((predictions[0, :, :, 0] + 1) * 127.5))
    img.save(save_filename)


# 设置参数
latent_dim = 100
num_examples_to_generate = 1
generator = make_generator_model()
generator.load_weights('generator_weights.h5')

# 生成图片并保存
noise = generate_noise(num_examples_to_generate, latent_dim)
generate_images(generator, noise, 'generated_image.png')

注意，上述示例代码仅生成一张11*11的图片。如果需要生成更多张图片，可以调整 `num_examples_to_generate` 参数。如果需要修改图片的大小，需要同时修改生成器和判别器的输入大小，并且相应地修改 `generate_images` 函数中的代码。