实例83：使用标签指导变分自编码网络生成MNIST数据

最新推荐文章于 2025-04-05 14:15:00 发布

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最新推荐文章于 2025-04-05 14:15:00 发布 · 398 阅读

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#深度学习 #tensorflow #机器学习

本文介绍了如何使用条件变分自编码器（CVAE）结合MNIST数据集，通过指定标签来生成对应类型的模拟手写数字图像。在编码阶段，标签被转换为特征并添加到输入；解码阶段则将标签与随机噪声结合，生成新的图像。经过训练，模型能够学习数据分布，并创造出与标签相符的新图像。

在编码阶段需要在输入端添加标签对应的特征，在解码阶段同样也需要将标签加入输入，这样，再解码的结果向原始的输入样本不断逼近，最终得到的模型将会把输入的标签特征当成MNIST数据的一部分，从而实现通过标签生成MNIST数据。
在输入端添加标签时，一般是通过一个全连接层的变换将得到的结果使用contact函数连接到原始输入的地方，在解码阶段也将标签作为样本数据，与高斯分布的随机值一并运算，生成模拟样本。

实例描述

使用条件变分自编码模型，通过指定标签输入生成对应类型的MNIST模拟数据

1.添加标签占位符

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_labels])

2.添加输入全连接权重

添加全连接层的权重‘wlabl’和‘blabl’，作为输入标签和特征转换。这里也需要将输入的标签也转换成256个维度的输出。因为最终也需要连接到原始的图片全连接输出中，所以到第二层全连接时，输入需要编程256×2，因此也需要将mean_w1和log_sigma_w1的输入修改成n_hidden_1×2.

weights = {
   
   

    'w1': tf.Variable(tf.truncated_normal([n_input, n_hidden_1],
                                   stddev=0.001)),
    'b1': tf.Variable(tf.zeros([n_hidden_1])),

    'wlab1': tf.Variable(tf.truncated_normal([n_labels, n_hidden_1],
                                   stddev=0.001)),
    'blab1': tf.Variable(tf.zeros([n_hidden_1])),

    'mean_w1': tf.Variable(tf.truncated_normal([n_hidden_1*2, n_hidden_2],
                                   stddev=0.001)),
    'log_sigma_w1': tf.Variable(tf.truncated_normal([n_hidden_1*2, n_hidden_2],
                                   stddev=0.001)),    
    
    
    'w2': tf