在一个名为的类Generator中，我使用以下方法定义了一个模型define_model：

def define_model(self):
    conv2d = Generator.__last_block()
    output = Activation('tanh')(conv2d)
    model = Model(self.input_layer, output)
    return model

在另一个文件中，我正在编写我的 Python 程序的入口点，它调用生成器的define_model方法：

generator = Generator()
generator_model = generator.define_model()

input_low_resolution = Input(shape=low_resolution_shape)
generated_high_resolution_images = generator_model(input_low_resolution)

当我阅读课程时，我对这段代码有一个疑问：Keras 在执行该行时会做什么generated_high_resolution_images = generator_model(input_low_resolution)？

据我所知，它没有定义模型（我的模型已经定义了generator.define_model()！）。而且由于没有调用 Keras 方法或其他方法train，fit我推断这条线不会训练模型。

顺便说一句，这对我来说真的很奇怪，因为它将参数传递给引用（对对象的引用是generator_model，参数是input_low_resolution）。通常我们将参数传递给引用的方法（构造函数和其他方法）。