详细代码见这里
主体部分
导入相应的包
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Add
from tensorflow.keras import Input, Model
from instancenormalization import InstanceNormalization
1.残差块
def resnet_block(x):
x2 = Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same")(x)
x2 = InstanceNormalization(axis=1)(x2)
x2 = Activation('relu')(x2)
x2 = Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same")(x2)
x2 = InstanceNormalization(axis=1)(x2)
return Add()([x2, x])
2.建立生成器generator

def define_generator_network(num_resnet_blocks=9):
input_size = (128,128,3)
#Input RGB image
input_layer = Input(s

该博客详细介绍了在TensorFlow2中实现CycleGAN的步骤,包括导入关键包、构建生成器和鉴别器的残差块,以及设计满足特定目标的损失函数,特别是强调了循环一致性的要求。
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