生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，由生成器和判别器两个网络组成，通过对抗式训练生成高质量的图像或其他类型的数据。GAN的创新在于其训练方式：生成器试图生成以假乱真的数据，而判别器则学习区分真实数据和生成的数据。本教程将带领读者使用PyTorch从零开始实现一个简单的GAN，涵盖模型结构、损失函数的定义和训练步骤，并在MNIST数据集上训练生成手写数字的图像。文章包含详细的中文注释代码，逐步解析每个步骤的实现，帮助读者深入理解GAN的工作原理与实现方法。