#?-*-?coding:?utf-8?-*-
#?@Author:?adrianna
#?@Date:???2017-07-12?10:47:57
#?@Last?Modified?by:???adrianna
#?@Last?Modified?time:?2017-07-13?14:43:05

import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?matplotlib.gridspec?as?gridspec
import?os
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data

os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘]?=?‘2‘

sess?=?tf.InteractiveSession（）

mb_size?=?128
Z_dim?=?100

mnist?=?input_data.read_data_sets（‘../../MNIST_data‘?one_hot=True）


def?weight_var（shape?name）:
????return?tf.get_variable（name=name?shape=shape?initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer（））


def?bias_var（shape?name）:
????return?tf.get_variable（name=name?shape=shape?initializer=tf.constant_initializer（0））


#?discriminater?net

X?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=[None?784]?name=‘X‘）

D_W1?=?weight_var（[784?128]?‘D_W1‘）
D_b1?=?bias_var（[128]?‘D_b1‘）

D_W2?=?weight_var（[128?1]?‘D_W2‘）
D_b2?=?bias_var（[1]?‘D_b2‘）


theta_D?=?[D_W1?D_W2?D_b1?D_b2]


#?generator?net

Z?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=[None?100]?name=‘Z‘）

G_W1?=?weight_var（[100?128]?‘G_W1‘）
G_b1?=?bias_var（[128]?‘G_B1‘）

G_W2?=?weight_var（[128?784]?‘G_W2‘）
G_b2?=?bias_var（[784]?‘G_B2‘）

theta_G?=?[G_W1?G_W2?G_b1?G_b2]


def?generator（z）:
????G_h1?=?tf.nn.relu（tf.matmul（z?G_W1）?+?G_b1）
????G_log_prob?=?tf.matmul（G_h1?G_W2）?+?G_b2
????G_prob?=?tf.nn.sigmoid（G_log_prob）

????return?G_prob


def?discriminator（x）:
????D_h1?=?tf.nn.relu（tf.matmul（x?D_W1）?+?D_b1）
????D_logit?=?tf.matmul（D_h1?D_W2）?+?D_b2
????D_prob?=?tf.nn.sigmoid（D_logit）
????return?D_prob?D_logit


G_sample?=?generator（Z）
D_real?D_logit_real?=?discriminator（X）
D_fake?D_logit_fake?=?discriminator（G_sample）


#?D_loss?=?-tf.reduce_mean（tf.log（D_real）?+?tf.log（1.?-?D_fake））
#?G_loss?=?-tf.reduce_mean（tf.log（D_fake））

D_loss_real?=?tf.reduce_mean（tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits（
????log