我正在尝试保存GAN模型，以便以后可以继续训练。
基本上，在训练循环之后，我将使用以下命令分别保存鉴别器和生成器：
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
然后我用这样的加载的鉴别器和生成器制作一个新的GAN：
#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)
然后从一开始就运行相同的训练脚本。
我没有收到任何错误消息，但是它似乎可以正常工作，但是，如果比较结果（例如保存和加载并继续训练10次），似乎生成器的效果不如我进行一次单次训练，次数最多为10个。
所以我怀疑我可能在这里丢失了一些东西，在此过程中是否丢失了一些培训信息，也许是在重新创建GAN模型时？