求助：GAN模型出现AttributeError，‘NoneType’对象无‘compile’属性

核心问题是你定义的get_gan函数没有返回构建好的GAN模型。当执行gan = get_gan(discriminator, generator)时，变量gan被赋值为None，调用None.compile()自然就会触发这个AttributeError。

修改方法很简单，在get_gan函数末尾添加返回语句，把构建好的gan模型返回：

def get_gan(disc, gen):
    # For the combined model we will only train the generator
    disc.trainable = False

    gan = Sequential()
    gan.add(gen)
    gan.add(disc)
    # gan_input = Input(shape=(NOISE_SIZE,))
    # x = generator(gan_input)
    # gan_out = discriminator(x)
    # gan = Model(gan_input, gan_out)
    gan.summary()
    return gan  # 新增返回语句

gan = get_gan(discriminator, generator)
gan.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=Adam(lr=LR_G, beta_1=BETA1))

另外额外验证两点：

• 确保discriminator和generator本身是已正确初始化的Keras模型实例，不是None
• 确认disc.trainable = False的设置是你需要的逻辑（训练GAN时只更新生成器权重）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sara alnaggar