GAN 生成器优化技巧：提升图像质量和生成多样性

以下是一些可能的优化方案：

1. 使用更深的生成器网络来增加模型的表达能力。例如，可以添加更多的线性层和非线性激活函数。

2. 使用更复杂的激活函数，例如ReLU或LeakyReLU，可以加速模型的训练过程并提高其性能。

3. 调整生成器的学习率和优化器参数，以便更好地控制模型的训练过程。

4. 使用更高质量的数据集，例如更大规模的MNIST数据集或其他类似的图像数据集，可以提高模型的性能。

5. 添加正则化技术，例如Dropout或Batch Normalization，可以减少模型的过拟合。

6. 使用其他类型的生成器模型，例如VAE或GAN的变体，可以提高模型的性能并增加其生成的图像的多样性。

生成器代码示例

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.linear = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 256),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(256, 512),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(512, 28*28),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = x.view(-1, 28, 28)
        return x