import?argparse
import?numpy?as?np
from?scipy.stats?import?norm
import?tensorflow?as?tf
import?matplotlib.pyplot?as?plt
from?matplotlib?import?animation
import?seaborn?as?sns

sns.set（color_codes=True）??

seed?=?42
np.random.seed（seed）
tf.set_random_seed（seed）


class?DataDistribution（object）:
????def?__init__（self）:
????????self.mu?=?4
????????self.sigma?=?0.5

????def?sample（self?N）:
????????samples?=?np.random.normal（self.mu?self.sigma?N）
????????samples.sort（）
????????return?samples


class?GeneratorDistribution（object）:
????def?__init__（self?range）:
????????self.range?=?range

????def?sample（self?N）:
????????return?np.linspace（-self.range?self.range?N）?+?\
????????????np.random.random（N）?*?0.01


def?linear（input?output_dim?scope=None?stddev=1.0）:
????norm?=?tf.random_normal_initializer（stddev=stddev）
????const?=?tf.constant_initializer（0.0）
????with?tf.variable_scope（scope?or?‘linear‘）:
????????w?=?tf.get_variable（‘w‘?[input.get_shape（）[1]?output_dim]?initializer=norm）
????????b?=?tf.get_variable（‘b‘?[output_dim]?initializer=const）
????????return?tf.matmul（input?w）?+?b


def?generator（input?h_dim）:
????h0?=?tf.nn.softplus（linear（input?h_dim?‘g0‘））
????h1?=?linear（h0?1?‘g1‘）
????return?h1


def?discriminator（input?h_dim）:
????h0?=?tf.tanh（linear（input?h_dim?*?2?‘d0‘））
????h1?=?tf.tanh（linear（h0?h_dim?*?2?‘d1‘））???
????h2?=?tf.tanh（linear（h1?h_dim?*?2?scope=‘d2‘））

????h3?=?tf.sigmoid（linear（h2?1?scope=‘d3‘））
????return?h3

def?optimizer（loss?var_list?initial_learning_rate）:
????decay?=?0.95
????num_decay_steps?=?150
????batch?=?tf.Variable（0）
????learning_rate?=?tf.train.exponential_decay（
????????initial_learning_rate
????????batch
????????num_decay_steps
????????decay
????????staircase=True
????）
????optimizer?=?tf.train.GradientDescentOptimizer（learning_rate）.minimize（
????????loss
????????global_step=batch
????????var_list=var_list
????）
????return?optimizer


class?GAN（object）:
????def?__init__（self?data?gen?num_steps?batch_size?log_every）:
????????self.data?=?data
????????self.gen?=?gen
????????self.num_steps?=?num_steps
????????self.batch_size?=?batch_size
????????self.log_every?=?log_every
????????self.mlp_hidden_size?=?4
????????
????????self.learning_rate?=?0.03

????????self._create_model（）

????def?_create_model（self）:

????????with?tf.variable_scope（‘D_pre‘）:
????????????self.pre_input?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=（self.batch_size?1））
????????????self.pre_labels?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=（self.batch_size?1））
????????????D_pre?=?discriminator（self.pre_input?self.mlp_hidden_size）
????????????self.pre_loss?=?tf.reduce_mean（tf.square（D_pre?-?self.pre_labels））
????????????self.pre_opt?=?optimizer（self.pre_loss?None?self.learning_rate）

????????#?This?defines?the?generator?network?-?it?takes?samples?from?a?noise
????????#?distribution?as?input?and?passes?them?through?an?MLP.
????????with?tf.variable_scope（‘Gen‘）:
????????????self.z?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=（self