小编som*_*.py的帖子

我对GAN 实施中.trainable的声明感到困惑。tf.keras.model

给出以下代码片段（取自此 repo）：

class GAN():

    def __init__(self):

        ...

        # Build and compile the discriminator
        self.discriminator = self.build_discriminator()
        self.discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
            optimizer=optimizer,
            metrics=['accuracy'])

        # Build the generator
        self.generator = self.build_generator()

        # The generator takes noise as input and generates imgs
        z = Input(shape=(self.latent_dim,))
        img = self.generator(z)

        # For the combined model we will only train the generator
        self.discriminator.trainable = False

        # The discriminator takes generated images as input and determines validity
        validity = self.discriminator(img)

        # The combined …

我想编写一个应用程序，它在我的 google-drive 中生成一个电子表格，其中包含带有 google-app 脚本的用户输入数据。

为此，我有几个 JavaScript 函数，我想一个接一个地执行：

function createSpreadsheet(name){

  var ss=SpreadsheetApp.create(name);
  var ssID = ss.getID()

}

function writeData(data){

  var s = ss.getSheets()[0];
  s.getRange('A1').setValue(data);

}

前端脚本通过以下方式调用它们：

 <script>

  function parse_to_backend(){

      var name = document.getElementById("user_name").value;
      var data = document.getElementById("user_data").value;

      google.script.run.createSpreadsheet(name);
      google.script.run.writeData(data);

  };

  </script> 

我怎样才能实现 writeData 知道 ssID 电子表格的 ID （我无法使用 google.script.run 将值返回到前端并将其解析为参数）？