基于pytorch写一个代码，该代码用来加载GAN里的生成器模型，并用部分测试集数据去进行验证生成100个样本，且该生成器是用来生成时间序列的xlsx文件的，而且该生成器输出的张量尺寸为（8，20）

好的，以下是一个基于 PyTorch 的示例代码，实现了加载 GAN 中的生成器模型，并用部分测试集数据进行测试，生成100个样本，并将生成的时间序列保存为 xlsx 文件：

import torch
import pandas as pd

# 定义生成器模型
class Generator(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.tanh(self.fc2(x))
        return x

# 加载生成器模型
generator = Generator(input_size=100, hidden_size=128, output_size=160)
generator.load_state_dict(torch.load('generator.pth'))

# 加载部分测试集数据
test_data = pd.read_excel('test_data.xlsx')
test_data = torch.tensor(test_data.values)

# 生成100个样本
samples = []
for i in range(100):
    noise = torch.randn(1, 100)
    sample = generator(noise).reshape(8, 20)
    samples.append(sample.detach().numpy())

# 将生成的时间序列保存为 xlsx 文件
samples_df = pd.DataFrame(samples)
samples_df.to_excel('generated_samples.xlsx', index=False, header=False)

需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据实际情况进行修改。例如，生成器模型的定义和输入输出大小需要根据实际模型进行修改；测试集数据的加载方式也可能需要根据实际数据进行修改。