将生成的图像排列成 2 行 5 列的网格，并在每个子图中显示一张图像。这里假设了存在一个名为 "generator.pth" 的文件，其中保存了已经训练好的生成器模型的参数。这段代码是用来测试生成器网络的效果，并将生成的图像保存到文件中。循环结束后，保存生成器和判别器的参数到文件中，以便之后的预测或继续训练使用。: 计算生成器损失，即判别器对生成图像的判别结果与真实标签之间的差异。: 创建一个由0

（1）实验基本要求：中文语料情感分析，需要完成语料预处理（分词、索引化，分词推荐采用jieba分词，注意分词前去掉标点符号和特殊字符）。（2）自由探索（非基本要求）：针对课堂IMDB情感分析演示和中文语料情感分析的各种提高效率的改进，比如RNN→LSTM→BiLSTM→BERT→GPT分别作为序列处理方法的性能比较期望达到的结果：label为0表示结果消极（neg）反之为积极（pos）其中数据库的

（1）实验基本要求：中文语料情感分析，需要完成语料预处理（分词、索引化，分词推荐采用jieba分词，注意分词前去掉标点符号和特殊字符）。（2）自由探索（非基本要求）：针对课堂IMDB情感分析演示和中文语料情感分析的各种提高效率的改进，比如RNN→LSTM→BiLSTM→BERT→GPT分别作为序列处理方法的性能比较期望达到的结果：label为0表示结果消极（neg）反之为积极（pos）其中数据库的