tensorflow - TensorFlow からの DCGAN チュートリアルへのトレーニング損失の追加

Question

TensorFlow のチュートリアルで作成されたこのDCGANを変更しようとしています。ジェネレーターとディスクリミネーターのトレーニング損失を経時的に表示するグラフを作成したいと思います。まず、次のように各エポックのジェネレーターの損失を単純に出力しようとしました。

def train_step(images):
noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, noise_dim])

with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
  generated_images = generator(noise, training=True)

  real_output = discriminator(images, training=True)
  fake_output = discriminator(generated_images, training=True)

  gen_loss = generator_loss(fake_output)
  disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
  print(gen_loss) #What I added 

出力は次のようになります。

Tensor("binary_crossentropy/weighted_loss/value:0", shape=(), dtype=float32)

print(gen_loss.numpy())と言ってこれを numpy 配列に変換しようとすると、次のエラーが発生します: AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'。ここに記載されている解決策を試しましたが、うまくいきませんでした。

この場合、トレーニングの損失を視覚化する方法を知っている人はいますか?