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我正在做Keras库作者写的卷积自动编码器教程: https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html
但是,当我启动完全相同的代码并使用 summary() 分析网络架构时,输出大小似乎与输入大小不兼容(在自动编码器的情况下是必需的)。这是 summary() 的输出:
**____________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
====================================================================================================
input_1 (InputLayer) (None, 1, 28, 28) 0
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 16, 28, 28) 160 input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 16, 14, 14) 0 convolution2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_2 (Convolution2D) (None, 8, 14, 14) 1160 maxpooling2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 8, 7, 7) 0 convolution2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_3 (Convolution2D) (None, 8, 7, 7) 584 maxpooling2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_3 (MaxPooling2D) (None, 8, 3, 3) 0 convolution2d_3[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_4 (Convolution2D) (None, 8, 3, 3) 584 maxpooling2d_3[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
upsampling2d_1 (UpSampling2D) (None, 8, 6, 6) 0 convolution2d_4[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_5 (Convolution2D) (None, 8, 6, 6) 584 upsampling2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
upsampling2d_2 (UpSampling2D) (None, 8, 12, 12) 0 convolution2d_5[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_6 (Convolution2D) (None, 16, 10, 10) 1168 upsampling2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
upsampling2d_3 (UpSampling2D) (None, 16, 20, 20) 0 convolution2d_6[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_7 (Convolution2D) (None, 1, 20, 20) 145 upsampling2d_3[0][0]
====================================================================================================
Total params: 4385
____________________________________________________________________________________________________**
最佳答案
请注意,您在前最后一个卷积层中缺少一个 border_mode
选项。
from keras.layers import Input, Dense, Convolution2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model
input_img = Input(shape=(1, 28, 28))
x = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)
x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)
x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)
# at this point the representation is (8, 4, 4) i.e. 128-dimensional
x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Convolution2D(1, 3, 3, activation='sigmoid', border_mode='same')(x)
autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
这应该没问题
关于python - Keras 中卷积自动编码器的输出大小,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39472986/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!