tensorflow2_CycleGan

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。

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
在这里插入图片描述

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