Керас создает ГАН

Question

Я пытаюсь выяснить, какую ошибку я вижу в своей записной книжке GAN.

Когда я пытаюсь настроить свою сеть на дискриминаторе, я получаю сообщение об ошибке:InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'generator/dense_3_input' with dtype float and shape [?,100], Тем не менее, дискриминатор различает поддельные (сгенерированные) изображения и реальные изображения и generator/dense_3_input из сети генератора.

z = np.random.randn(batch_size, 100)
gen_im = generator.predict(z)
mnist_batch = next(mnist_data)
x = np.vstack([mnist_batch, gen_im])
y = np.ones((2*batch_size, 1), dtype='float32')
y[batch_size:] = 0
discriminator.train_on_batch(x, y)

В последней строке происходит сбой, а на generator.predict линия. У меня сложилось впечатление, что причина, по которой он даже не срабатывает, вызывая слой в сети генератора, связана с моей состязательной моделью:

adversarial_model = Sequential()
adversarial_model.add(generator)
adversarial_model.add(discriminator)
adversarial_model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

Если я добавлю генератор и дискриминатор неверным образом к тому, что ожидает keras, как я буду исправлять это? Я использую Keras 2.0.2 и TF 1.3.0

Редактировать 1

Мне удалось создать тензорную визуализацию, часть которой показана ниже. Похоже, что цикл может быть причиной проблем.