在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py，同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples，前者用来保存训练过程中的日志和模型，后者用来保存训练过程中采样器的采样图片，在 train.py 中输入如下代码：
# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport osfrom read_data import *from utils import *from ops import *from model import *from model import BATCH_SIZEdef train(): # 设置 global_step ，用来记录训练过程中的 step
global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step', trainable = False) # 训练过程中的日志保存文件
train_dir = '/home/your_name/TensorFlow/DCGAN/logs'
# 放置三个 placeholder，y 表示约束条件，images 表示送入判别器的图片，
# z 表示随机噪声
y= tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, 10], name='y')
images = tf.placeholder(tf.float32, [64, 28, 28, 1], name='real_images')
z = tf.placeholder(tf.float32, [None, 100], name='z') # 由生成器生成图像 G
G = generator(z, y) # 真实图像送入判别器
D, D_logits = discriminator(images, y) # 采样器采样图像
samples = sampler(z, y) # 生成图像送入判别器
D_, D_logits_ = discriminator(G, y, reuse = True)
