如何引用多输出模型的一个输出

Question

我有以下形式的多输出网络（是的，代码主要来自中等文章：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GAN），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]) 

我怎么指称它？ fake [1]似乎不起作用，它导致以下错误：

TypeError: unsupported callable

非常感谢您！