使用预先训练的CNN训练GAN的发电机

Question

抱歉，如果范围太广，但是我一直在努力使用以下概念作品。 假设我想在Tensorflow中训练GAN以从MNIST生成0，并且我还有一个已经训练并保存的MNIST分类器。 训练GAN时，我想将包含鉴别符的生成器定义为；

def generator_containing_discriminator(g, d, c):
    #c is a pre-trained CNN I load in training loop
    d.trainable = False
    c.trainable = False
    ganInput = Input(shape=(100,))
    x = g(ganInput)
    ganOutput = d(x) * (some scalar based on CNN`s classification)
    gan = Model(inputs=ganInput, outputs=ganOutput)
    return gan

其中，我的GAN不仅取决于标识符d，而且还取决于我的CNN x为0的概率。 我的问题是为保存的CNN输入x，这是张数到numpy数组输入。创建会话并评估张量给了我诸如Invalid argument: You must feed a value for placeholder tensor...之类的错误。

感谢任何帮助/指导。