def train(generator, discriminator, gan, X_train, latent_dim, epochs=90, batch_size=70, loss_d=None, loss_g=None): for epoch in range(epochs): # 生成随机噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, latent_dim)) # 生成器生成假数据 fake_X = generator.predict(noise) # 随机选择真实数据 idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size) real_X = X_train[idx] # 训练判别器 discriminator.trainable = True discriminator.train_on_batch(real_X, np.ones((batch_size, 1))) discriminator.train_on_batch(fake_X, np.zeros((batch_size, 1))) # 训练生成器 discriminator.trainable = False gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1))) # 每 10 个 epoch 打印一次损失 if epoch % 10 == 0: print('Epoch %d: loss_d=%.4f, loss_g=%.4f' % (epoch, loss_d, loss_g))

这段代码是一个简单的 GAN（生成对抗网络）的训练过程，包括生成器、判别器和整个 GAN 的训练。其中，生成器用随机噪声生成假数据，判别器用于判别真实数据和假数据的真伪，并对两种数据进行训练。整个 GAN 的训练过程则是先训练判别器，再固定判别器的参数，训练生成器，使生成的假数据更接近于真实数据。每 10 个 epoch 打印一次损失。