如何使用 tf.train 训练使用 tf.Keras 模型创建的模型？

Question

我正在使用 Tensorflow 创建一个 GAN。我决定使用 Keras 制作生成器和鉴别器，因为层变得复杂（因为在 Keras 中定义层更容易）。我在 Tensorflow 中有 GAN 的损失和训练代码，但我不知道如何使用它来训练 Keras 模型。

D_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_real, labels=tf.ones_like(D_logit_real)))
D_loss_fake = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake, labels=tf.zeros_like(D_logit_fake)))
D_loss = D_loss_real + D_loss_fake
G_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake, labels=tf.ones_like(D_logit_fake)))

D_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(D_loss,var_list = ?)
G_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(G_loss,var_list = ?)

我在 var_list 中传递了tf.Variables（使用 tf 制作时在 GAN 中使用）。但是，我不知道如何最小化 keras 模型，因为 keras 自己处理权重。
我无法使用 Keras 的 compile and fit 功能，因为 Generator 和 Discriminator 在训练时过于相互依赖。

如何训练我的 keras，如上所示？

Answer 1

This article will help. 基本上，您只需将 Keras 会话设置为与 Tensorflow 相同。