AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'update_state'

根据提供的代码和错误信息 `AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'update_state'`，这个错误通常发生在尝试调用一个未初始化或为 `None` 的对象的方法时。具体到这段代码中，可能的原因是 `_loss_tracker` 没有被正确初始化或使用。

### 分析与解决方案

1. **检查 `_loss_tracker` 初始化**：
- 在 `__init__` 方法中，`_loss_tracker` 被初始化为 `Mean(name="loss")`，这是一个 Keras 的度量对象。
- 如果 `_loss_tracker` 是 `None`，则可能是导入或初始化过程中出现了问题。

2. **确保所有依赖项正确导入**：
- 确认 `from keras.metrics import Mean` 这一行没有问题，并且 `keras` 和 `tensorflow` 的版本兼容。

3. **检查 `_loss_tracker` 的使用**：
- 查找代码中 `_loss_tracker.update_state` 的调用位置，确认该方法是否被正确调用。

### 具体步骤

1. **验证导入**：

   from keras.metrics import Mean

2. **检查初始化**：

   class CGAN():
       def __init__(self):
           # other initialization code
           self._loss_tracker = Mean(name="loss")
           # other initialization code

3. **查找并修复 `_loss_tracker.update_state` 的调用**：
- 检查 `train` 方法或其他相关方法中是否有对 `_loss_tracker.update_state` 的调用。
- 确认 `_loss_tracker` 不为 `None`。

### 示例修正

假设在 `train` 方法中有如下调用：

def train(self):
    # other training code
    for i in range(self.iter):
        # other training code
        d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
        g_loss = self.combined.train_on_batch(noise, valid)
        
        # Update loss tracker
        self._loss_tracker.update_state(g_loss)
        
        if i % self.save_interval == 0:
            print("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (i, d_loss[0], 100 * d_loss[1], g_loss))
            self.img_export(i)

确保 `_loss_tracker` 已经被正确初始化并且在调用 `update_state` 之前不为 `None`。

### 总结

通过以上步骤，可以解决 `AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'update_state'` 错误。主要原因是 `_loss_tracker` 没有被正确初始化或在使用前为 `None`。确保所有依赖项正确导入，并且在调用 `update_state` 之前 `_loss_tracker` 已经被初始化。