保存并加载 GAN 模型，以便使用 Keras 继续训练

Question

我正在尝试保存 GAN 模型，以便稍后继续训练。

基本上，我在训练循环后分别保存鉴别器和生成器，使用以下命令：

discriminator.save("discriminatorTrained.h5")
generator.save("generatorTrained.h5")

然后，当我想继续训练时，我会像这样加载它们：

# Load Discriminator and Generator
discriminator = load_model('discriminatorTrained.h5')
generator = load_model('generatorTrained.h5')
discriminator.trainable = False

然后我用加载的鉴别器和生成器制作一个新的 GAN，如下所示：

#Make new GAN from trained discriminator and generator
gan_input = Input(shape=(noise_dim,))
fake_image = generator(gan_input)
gan_output = discriminator(fake_image)
gan = Model(gan_input, gan_output)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)

然后运行与我从一开始就执行的相同的训练脚本。

我没有收到任何错误消息，而且它似乎可以工作，但是，如果比较结果（例如保存和加载并继续训练 10 次），生成器产生的结果似乎不如我只运行一个训练 10 个 epoch。

所以我怀疑，我可能在这里遗漏了一些东西，在这个过程中是否丢失了一些训练信息，也许是在 GAN 模型的重建过程中？