d_loss_real = adversarial_loss(validity_real, valid)

这行代码是使用 `adversarial_loss` 函数计算真实样本的损失值。在深度学习中，对抗生成网络（GAN）通常包含生成器和判别器两个部分。其中，判别器的任务是将输入的样本分为真实样本和生成样本两类，并输出对应的概率值。对抗生成网络的目标是让生成器生成的样本能够以假乱真，即被判别器认为是真实样本。

在这个过程中，判别器的训练目标是将真实样本判别为真实样本，并将生成样本判别为生成样本。因此，真实样本的损失值是判别器输出的真实样本的概率值与真实标签 `valid` 的对数损失。这个损失值可以使用 PyTorch 中提供的 `nn.BCELoss()` 函数来计算，也可以使用自定义的损失函数 `adversarial_loss()` 来计算。在这里，使用的是自定义的损失函数 `adversarial_loss()`。

因此，这行代码的含义是：将真实样本的概率值 `validity_real` 作为输入，使用 `adversarial_loss()` 函数计算真实样本的损失值 `d_loss_real`。