写一段用GAN生成具有5列表格数据的代码，并加注释

以下是一个使用GAN生成具有5列数据的示例代码，其中包括注释：

# 导入需要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义生成器模型
def make_generator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(25, input_shape=(100,), activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(50, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(100, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(5, activation='tanh'))
    return model

# 定义判别器模型
def make_discriminator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(100, input_shape=(5,), activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(50, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(25, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)

# 定义生成器损失函数
def generator_loss(fake_output):
    return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)

# 定义判别器损失函数
def discriminator_loss(real_output, fake_output):
    real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output)
    fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output)
    total_loss = real_loss + fake_loss
    return total_loss

# 定义优化器
generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

# 定义训练函数
@tf.function
def train_step(generator, discriminator, real_data):
    # 生成噪声
    noise = tf.random.normal([real_data.shape[0], 100])
    
    with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
        # 生成虚假数据
        fake_data = generator(noise, training=True)
        
        # 计算判别器输出
        real_output = discriminator(real_data, training=True)
        fake_output = discriminator(fake_data, training=True)
        
        # 计算损失函数
        gen_loss = generator_loss(fake_output)
        disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
        
    # 计算梯度并更新参数
    gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables)
    gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables)
    
    generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables))
    discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))

# 生成器模型
generator = make_generator_model()
# 判别器模型
discriminator = make_discriminator_model()

# 加载数据
real_data = pd.read_csv('real_data.csv')

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    train_step(generator, discriminator, real_data)
    
    # 每100轮保存一次虚假数据
    if epoch % 100 == 0:
        noise = tf.random.normal([100, 100])
        fake_data = generator(noise, training=False)
        fake_df = pd.DataFrame(fake_data.numpy(), columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
        fake_df.to_csv(f'fake_data_{epoch}.csv', index=False)

说明：以上代码演示了如何使用GAN生成具有5列数据的虚假数据。其中，生成器和判别器都是由全连接层构成的神经网络模型。在训练过程中，我们通过计算损失函数来更新模型的参数。最后，我们保存了每100轮生成的虚假数据，并将其保存为CSV文件。