TensorFlow-Conditional-GAN （Conditional-GAN）条件生成对抗网络 可以使用Vanilla GAN模型创建所需目标图像的模型 有条件的GAN论文： : 有条件的GAN.py * loss function는 https://github.com/SeonbeomKim/TensorFlow-vanilla-GAN 의 v2와 동일 * dataset : MNIST 有条件的GAN MNIST结果（经过290个训练周期）

[英语] 这个例子展示了如何训练一个条件生成对抗网络（CGAN）来生成数字图像，这个demo是基于Matlab官方文档Train Conditional Generative Adversarial Network（CGAN）创建的https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html [日本人]在这个demo中，手写数字是由Conditional GAN（Generative Adversarial Network）生成的。可以通过标签信息+图像学习网络，生成图像时添加标签信息，指定要生成的图像的类别。