Совместимость с Keras-contrib и tf.keras

Question

Я тренирую GAN и сталкиваюсь с проблемой совместимости (по-моему) при использовании нормализации экземпляра из библиотеки keras-contrib. Пожалуйста, помогите мне с соответствующим решением этой проблемы. Спасибо! фрагмент вывода

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Layer, InputSpec, DepthwiseConv2D
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Add
from tensorflow.keras.layers import ReLU, LeakyReLU, ZeroPadding2D
from keras_contrib.layers import InstanceNormalization

def get_norm(norm_type):
    if norm_type == "instance":
        return InstanceNormalization()
    elif norm_type == 'batch':
        return BatchNormalization()
    else:
        raise ValueError(f"Unrecognized norm_type {norm_type}")
class FlatConv(Model):
    def __init__(self,
                 filters,
                 kernel_size,
                 norm_type="instance",
                 pad_type="constant",
                 **kwargs):
        super(FlatConv, self).__init__(name="FlatConv")
        padding = (kernel_size - 1) // 2
        padding = (padding, padding)
        self.model = tf.keras.models.Sequential()
        self.model.add(get_padding(pad_type, padding))
        self.model.add(Conv2D(filters, kernel_size))
        self.model.add(get_norm(norm_type))
        self.model.add(ReLU())

    def build(self, input_shape):
        super(FlatConv, self).build(input_shape)

    def call(self, x, training=False):
        return self.model(x, training=training)