在Torch中，生成对抗网络（GAN）模块有以下几个常用的库：
nn.Sequential：用于构建生成器和判别器网络的序列模块。nn.Linear：用于定义全连接层。nn.Conv2d：用于定义卷积层。nn.BatchNorm2d：用于定义批归一化层。nn.ReLU：用于定义激活函数。nn.LeakyReLU：用于定义带泄漏的激活函数。nn.Sigmoid：用于定义输出层的激活函数。nn.BCELoss：用于定义二进制交叉熵损失函数。nn.L1Loss：用于定义L1损失函数。nn.MSELoss：用于定义均方误差损失函数。
这些模块可以组合在一起来构建生成对抗网络，通过训练生成器和判别器来实现生成器生成接近真实数据的样本，以欺骗判别器。
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