给出Conditional Generative Adversarial Network 的判别器和生成器训练部分代码

好的，以下是 Conditional Generative Adversarial Network 的判别器和生成器训练部分代码，供您参考：

判别器训练部分代码：

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

# 定义判别器优化器
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

# 定义判别器训练函数
@tf.function
def train_discriminator(images, labels, generator):
    with tf.GradientTape() as disc_tape:
        # 生成假样本
        generated_images = generator([labels, noise])
        # 判别器判别真假样本
        real_output = discriminator([images, labels])
        fake_output = discriminator([generated_images, labels])
        # 计算判别器损失
        loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
    # 反向传播更新判别器参数
    gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(loss, discriminator.trainable_variables)
    discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))
    return loss

生成器训练部分代码：

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

# 定义生成器优化器
generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

# 定义生成器训练函数
@tf.function
def train_generator(labels, noise, generator):
    with tf.GradientTape() as gen_tape:
        # 生成假样本
        generated_images = generator([labels, noise])
        # 判别器判别假样本
        fake_output = discriminator([generated_images, labels])
        # 计算生成器损失
        loss = generator_loss(fake_output)
    # 反向传播更新生成器参数
    gradients_of_generator = gen_tape.gradient(loss, generator.trainable_variables)
    generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables))
    return loss

以上是我尽可能详细地回答了您的问题，如果您还有其他问题可以继续提出。