上面按照你回复的model.add(Dense(4096, activation='relu')) # 添加这一行还是报错

如果添加了 `model.add(Dense(4096, activation='relu'))` 还是报错，那么可能是由于前面的某一层输出的形状不正确，导致了后面的层无法接收到正确的输入。

可以尝试打印每一层的输出形状，找到出错的位置。在代码中添加如下语句，打印每一层的输出形状：

def build_discriminator(self): 
    model = Sequential() 
    model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(64, 64, 3))) 
    model.add(BatchNormalization()) 
    model.add(LeakyReLU()) 
    print(model.layers[-1].output_shape)  # 打印输出形状
    model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')) 
    model.add(BatchNormalization()) 
    model.add(LeakyReLU()) 
    print(model.layers[-1].output_shape)  # 打印输出形状
    model.add(Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')) 
    model.add(BatchNormalization()) 
    model.add(LeakyReLU()) 
    print(model.layers[-1].output_shape)  # 打印输出形状
    model.add(MaxPooling2D((2, 2))) 
    print(model.layers[-1].output_shape)  # 打印输出形状
    model.add(Flatten()) 
    print(model.layers[-1].output_shape)  # 打印输出形状
    model.add(Dense(4096, activation='relu')) 
    print(model.layers[-1].output_shape)  # 打印输出形状
    model.add(Dense(2, activation='sigmoid')) 
    return model

运行代码后，查看输出的形状信息，找到出错的位置。根据出错位置，调整前面的层的参数，使得输出形状符合后面层的要求，或者修改后面层的参数，使得输入形状符合前面层的输出形状。