이제 마지막 단계입니다. 판별자와 생성자를 연결해서 만든 gan 모델을 이용해 생성자의 오차, g_loss를 구하면 다음과 같습니다. 역시 train_on_batch() 함수와 앞서 만든 gen_imgs를 사용합니다. 생성자의 레이블은 무조건 참(1)이라 해놓고 판별자로 넘깁니다. 따라서 이번에도 앞서 만든 true 배열로 레이블을 붙입니다.

g_loss = gan.train_on_batch(noise, true)

그리고 학습이 진행되는 동안 생성자와 판별자의 오차가 출력되게 하겠습니다.

print('epoch:%d' % i, ' d_loss:%.4f' % d_loss, ' g_loss:%.4f' % g_loss)

이제 실행할 준비를 마쳤습니다. 앞서 배운 GAN의 모든 과정을 한곳에 모으면 다음과 같습니다.