16、深度学习模型构建、保存与部署：TensorFlow与Keras实战

深度学习模型构建、保存与部署：TensorFlow与Keras实战

1. 变分自编码器（VAE）在Keras中的实现

变分自编码器（VAE）是无监督学习中的强大工具，常用于数据降维等任务。在Keras中，使用函数式风格构建VAE模型相对简单，以下是详细步骤：

1. 定义超参数和神经元数量

import keras
from keras.layers import Lambda, Dense, Input, Layer
from keras.models import Model
from keras import backend as K

learning_rate = 0.001
batch_size = 100
n_batches = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
# number of pixels in the MNIST image as number of inputs
n_inputs = 784
n_outputs = n_inputs
# number of hidden layers
n_layers = 2
# neurons in each hidden layer
n_neurons = [512,256]
# the dimensions of latent variables
n_neurons_z = 128

2. 构建输入层