Tensorflow 2.0 教程-卷积自编码器

最新推荐文章于 2022-04-03 21:35:10 发布

Doit_行之

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分类专栏： tensorflow TensorFlow2教程文章标签： tensorflow tensorflow2 tensorflow2.0 自编码器卷积

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31456593/article/details/89010210

这篇教程详细介绍了如何在Tensorflow 2.0中构建和训练卷积自编码器。内容涵盖数据导入、模型构建和训练过程。配合完整的代码示例，适合初学者掌握卷积自编码器的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Tensorflow 2.0 教程持续更新 ：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31456593/article/details/88606284

完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0：中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star)

入门教程：
TensorFlow 2.0 教程- Keras 快速入门
 TensorFlow 2.0 教程-keras 函数api
TensorFlow 2.0 教程-使用keras训练模型
 TensorFlow 2.0 教程-用keras构建自己的网络层
 TensorFlow 2.0 教程-keras模型保存和序列化

Tensorflow 2.0 教程-卷积自编码器

1.导入数据

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = tf.expand_dims(x_train.astype('float32'), -1) / 255.0
x_test = tf.expand_dims(x_test.astype('float32'),-1) / 255.0

print(x_train.shape, ' ', y_train.shape)
print(x_test.shape

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变分自编码器（VAE）：原理与Keras实现

2501_90323865的博客

06-10

自编码器是一种卷积神经网络（CNN），它能将高维输入转换为低维向量（即潜在向量），随后尽可能高质量地重建原始输入。它由两个相连的CNN组成，第一个是编码器网络，接收原始数据作为输入并返回一个向量；第二个是解码器，将该向量作为输入，重建出原始数据。然而，普通自编码器存在一个问题，即它独立地对每个数据样本进行编码，即便这些样本来自同一类别。例如，假设有两个来自同一类别的样本S1和S2，它们会被独立编码为E1和E2 ，在解码时，无法保证重建的样本相似，因为每个样本都被独立处理。

tensorflow系列(2)自编码器AE

EternalMind

08-14

1388

自编码器(AE)的介绍及实现。

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TensorFlow实现自编码器.py

03-30

使用TensorFlow实现自编码器，这里实现的是最有代表性的去噪自编码器，因为去噪自编码器的适用范围最广泛也最通用。代码简单，并且有标注，通俗易懂，适合初学者参考。

tf2.0搭建自编码器

weixin_40007143的博客

03-07

463

tf2.0 自编码器 用于图像去噪。

TensorFlow2教程20：自编码器

aumii44448的博客

09-06

191

　　自动编码器的两个主要组成部分; 编码器和解码器　　编码器将输入压缩成一小组“编码”(通常，编码器输出的维数远小于编码器输入) 　　解码器然后将编码器输出扩展为与编码器输入具有相同维度的输出　　换句话说，自动编码器旨在“重建”输入，同时学习数据的有限表示(即“编码”) 　　1.导入数据　　(x_train, y_train), (x_test, y_test) = ke...

tensorflow 卷积、反卷积形式的去噪自编码器

jacke121的专栏

05-05

4237

tensorflow 卷积、反卷积形式的去噪自编码器 对于去噪自编码器，网上好多都是利用全连接神经网络进行构建，我自己写了一个卷积、反卷积形式的去噪自编码器，其中的参数调优如果有兴趣的话，可以自行修改查看结果。数据集我使用最简单的mnist：网络结构：mnist输入（28*28=784向量） => ...

《TensorFlow2.0》二、卷积神经网络在TensorFlow2.0中的应用 part 1

Tian121381的博客

03-27

960

Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： jupyter / Colab 转载请标明出处：https://blog.csdn.net/Tian121381 目录一、前言二、猫狗二分类模型用卷积神经网络处理更复杂的图像从零开始建立一个小模型，精度达到〜72％数据预处理训练运行模型补充np.vstack(）函数可视化中间层评估模型的准确性和损失一、前言在上一...

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

风尘浪子

03-28

3694

卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将介绍 CNN 卷积神经网络的基本原理和基础概念，卷积层与池化层的作用，并以常用的 VGG16 为例子，介绍常用模型的使用方式。把中间激活层输出图，滤波器，热力图等进行可视化分析，让大家进一步了解 CNN 的结构特征。

tensorflow2.0-keras-LaneNet车道线检测模型复现细节总结

DTTRA的博客

08-29

2356

lanenet模型的复现文章有很多，原文的代码是基于tensorflow1.0版本实现的。本文将在以tensorflow2.0版本为后端的keras上对lanenet模型进行复现，实现细节和原文有出入，但是实现目的和原文是一致的。希望读者能够为本文提出宝贵的建议。

Tensorflow2.0课程代码库.zip

03-10

2. **Python Scripts**：独立的 Python 脚本，用于演示如何构建和训练特定的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或自编码器。 3. **Data Files**：可能包含用于训练和测试模型的数据集，...

自动编码器：在Tensorflow 2.0中实现降噪，稀疏，压缩，可变自动编码器（VAE）和Beta-VAE

02-12

TensorFlow 2.0中的自动编码器以下自动编码器的实现；香草自动编码器（AE）去噪自动编码器备用自动编码器（进行中）压缩式自动编码器（进行中）可变自动编码器（VAE）条件变分自动编码器（CVAE）节拍变奏自编码器（beta-VAE）（进行中）如何运行：运行python3 main.py --ae_type AE 我们可以传递的参数： ae_type：自动编码器的类型-AE，DAE，VAE，CVAE，BetaVAE latent_dim：潜在维度的度数-2、3等。 num_epochs：训练纪元数-100等 learning_rate：培训期间的学习率-1e-4 batch_size：批量大小-1000

TensorFlow实现AutoEncoder自编码器

09-20

主要为大家详细介绍了TensorFlow实现AutoEncoder自编码器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

卷积自编码去噪-tensorflow实现

11-30

tensorflow下构建三层卷积层，三层反卷积层实现卷积自编码，针对系数为0.5的高斯噪声亦有较好效果，可通过tensorboard查看输入输出图像

autoencoder自编码器tensorflow代码

01-16

tensorflow实现的自编码器，带有详细注释，使用MNIST作为数据集，安装好python及tensorflow即可运行

tensorflow2.0实现mnist手写数字识别代码

08-16

基于python3.7版本的tensorflow2.0实现mnist手写数字识别代码

Convolutional Auto-Encoders卷积自编码器（Matlab代码）

07-17

Convolutional Auto-Encoders卷积自编码器的Matlab代码，可以运行caeexamples.m对手写数据mnist_uint8进行训练测试

TensorFlow实战（2）：自编码器的实现

qq_41562704的博客

10-05

437

自编码器原理 自编码器也是一种神经网络，输入和输出一致，可以使用自身的高阶特征编码自己，借助系数编码的思想，目标使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。为了达到此目标，使用以下方法：（1）限制中间隐含层的节点的数量，相当于一个降维的过程。（2）给数据加入噪声（去噪自编码器），编码器将从噪声中学习数据的特征，则不可能完全复原原始数据。代码详解 import numpy as np impor...

tensorflow实现自编码器

Neekity的博客

01-01

1381

DBNs（Deep Belief Networks）由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成。先用自编码器的方法进行无监督的预训练，提取特征并初始化权重，然后使用标注信息进行监督式的训练。当然自编码器的作用不仅局限于给监督训练做预训练，直接使用自编码器进行特征提取和分析也是可以的。 import numpy as np import sklearn...

基于Tensorflow2的基本自编码器实现（MNIST）

鹏啊鹏

04-03

1660

基于Tensorflow2的基本自编码器实现（MNIST）文章目录基于Tensorflow2的基本自编码器实现（MNIST）1. 导包2. 数据准备3. 模型创建4. 模型编译与训练5. 从模型中获取编码器与解码器6. 使用测试集进行测试关于自编码器的知识这里暂不做过多介绍，我们直接在手写数字集MNIST上进行演示效果。 1. 导包 import tensorflow as tf # 2.0 import matplotlib.pyplot as plt 2. 数据准备 # 加载数据 (x_trai

Tensorflow2.0实现Transformer模型的中英翻译方法

- **编码器-解码器架构（Encoder-Decoder Architecture）**：编码器负责处理输入序列，解码器则根据编码器的信息来生成输出序列。 ### 中英翻译应用将Transformer模型应用于中英翻译任务，需要构建一个针对中英...