我使用WGAN-GP loss执行图像生成任务，但是我不知道我的代码是否正确。 train_label是[4,512,512,3]中的基本事实，4,512,512,3是batchsize，width，height和channel。 gen_label由generator in [4,512,512,3]生成，4,512,512,3是批处理大小，宽度，高度和通道。
discriminator_ourmethod（image = concat_image，target = X_inter，is_training = True，reuse = True）是一个函数，我们先连接“ concat_image”和“ X_inter”， 并且是 tf.gradients（discriminator_ourmethod（image = concat_image，target = X_inter，is_training = True，reuse = True），[X_inter]）[0]对吗？
我想知道使用WGAN-GP损失时，为什么鉴别损失有时为负数？
详细查看代码。
f(x)