Ошибка атрибута: Не удается установить атрибут «имя»,

#python

Вопрос:

Я пытаюсь обучить музыкальное поколение с помощью MuseGAN. Но я продолжаю получать эту ошибку при создании модели. Я пытался исправить эту ошибку больше недели, но так и не смог найти ответ.

Ошибка атрибута: Не удается установить атрибут «имя», вероятно, потому, что он конфликтует с существующим свойством@, доступным только для чтения объекта. Пожалуйста, выберите другое имя.

введите описание изображения здесь

<Код, который я написал, такой,>

     gan = MuseGAN(input_dim = data_binary.shape[1:]
        , critic_learning_rate = 0.001
        , generator_learning_rate = 0.001
        , optimiser = 'adam'
        , grad_weight = 10
        , z_dim = 32
        , batch_size = BATCH_SIZE
        , n_tracks = n_tracks
        , n_bars = n_bars
        , n_steps_per_bar = n_steps_per_bar
        , n_pitches = n_pitches
        )

if mode == 'build':
    gan.save(RUN_FOLDER)
else:                 
    gan.load_weights(RUN_FOLDER)
 
 def __setattr__(self, _name, value):
if (_name == '_self_setattr_tracking' or
    not getattr(self, '_self_setattr_tracking', True) or
    # Exclude @property.setters from tracking
    hasattr(self.__class__, _name)):
  try:
    super(tf.__internal__.tracking.AutoTrackable, self).__setattr__(_name, value)  # pylint: disable=bad-super-call
  except AttributeError:
    raise AttributeError(
        ('Can't set the attribute "{}", likely because it conflicts with '
         'an existing read-only @property of the object. Please choose a '
         'different name.').format(_name))
  return
 
 class MusegGAN():
def __init__(self
    , input_dim
    , critic_learning_rate
    , generator_learning_rate
    , optimiser
    , grad_weight
    , z_dim
    , batch_size
    , n_tracks
    , n_bars
    , n_steps_per_bar
    , n_pitches
    ):

    self._name = 'gan'

    self.input_dim = input_dim

    self.critic_learning_rate = critic_learning_rate

    self.generator_learning_rate = generator_learning_rate
    
    self.optimiser = optimiser

    self.z_dim = z_dim
    self.n_tracks = n_tracks
    self.n_bars = n_bars
    self.n_steps_per_bar = n_steps_per_bar
    self.n_pitches = n_pitches