Tao Luo

> 静态图代码报错。应当可用测试代码开始时 paddle.enable_static()，测试代码结束时 paddle.disable_static() 包裹该段测试代码（还没测试） 可以贴一下哪些单测的静态图代码报错么？

@SigureMo @qili93 需要在IPU/XPU的机器上跑一下看看，跑完后回复这个PR

请先修复下多条失败CI的问题

LGTM @peachlcy PR-CI-Codestyle-Check流水线没有过，请修改下格式

> [rfc](https://github.com/PaddlePaddle/community/blob/master/rfcs/APIs/20220705_api_design_for_sgn.md) should be included in PR Describe above. rfc已经添加到PR描述中。

@inpiredhss Sorry for too late to notice this PR: - please resolve the conflict first - please don't contain other people's commits Thanks for your contribution!

Thanks for your contribution, #45229 has already resolved the problem.

作为教程来说，是要让学生通过这篇教程，知道GAN的前世今生、原理、配置。而不用再去参考文献中重新阅读一遍，所以文章还要大改。 > 我自己对图像生成的历史也不是十分清楚 需要您再去稍微调研和查阅下文献； > 我用ppt自己画了一个比较糙的gan的结构图 作为教程来说，图非常重要，建议可以拿论文或者公开ppt中的图，后面会有设计师帮我们修改。现在的图太简单了。 > 三个网络都是由简单的fc_layer, conv_layer, bn_layer组成。我在下面的代码中注释了结构在函数generator和函数dicsriminator里面定义了。读了前面章节的读者应该会比较容易看懂，所以我想就不在这里重复了，而且gan_conf.py和gan_conf_image.py中的结构还不一样，如果都写的话可能篇幅会过长。 代码必须要贴出来再解释，有两个原因：1）notebook需要贴全部的配置代码 2）我们的目标人群是完全不懂深度学习的学生，所以一定要尽可能的详细，不贴出来还是配不出来模型呀。

可以参考这个blog的相关内容：[生成式模型](http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52537114)，[原始GAN](http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52549409)，[条件GAN](http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52555083)

图片要统一放在image目录下