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我有一个以下形式的多输出网络(是的,代码主要来自中篇文章:https ://medium.com/analytics-vidhya/implementing-a-gan-in-keras-d6c36bc6ab5f )

input = Input(shape=(100,50),dtype='float32')
drop_1 = Dropout(0.3,name='drop_1')(input)
dense_1 = Dense(20,activation='relu')(drop_1)
dense_2 = Dense(2)(dense_1)
flatten_1 = Flatten()(dense_2)
preds = Dense(7,activation='softmax')(flatten_1)

generator = Model(sequence_input, outputs=[preds,dense_2])
generator.compile(loss=['categorical_crossentropy',None],
          optimizer='adam',
          metrics=['acc']) 

现在我想在另一个网络中使用输出(我正在尝试构建一个 GAN),但因此需要使用第二个输出,如下所示:

我需要输出的地方:

gan_input = Input(shape=(100,50),dtype='float32')
fake = generator(gan_input)
gan_output = discriminator(fake[1]) 

我如何引用它?fake[1] 似乎不起作用,它会导致以下错误:

TypeError: unsupported callable

非常感谢!

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