Question

我是Autoencoder的新手。我建立了一个简单的卷积自动编码器，如下所示：

# ENCODER
input_img = Input(shape=(64, 64, 1))

encode1 = Conv2D(32, (3, 3), activation=tf.nn.leaky_relu, padding='same')(input_img) 
encode2 = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(encode1)
l = Flatten()(encode2)
l = Dense(100, activation='linear')(l)

# DECODER
d = Dense(1024, activation='linear')(l) 
d = Reshape((32,32,1))(d)
decode3 = Conv2D(64, (3, 3), activation=tf.nn.leaky_relu, padding='same')(d) 
decode4 = UpSampling2D((2, 2))(decode3)

model = models.Model(input_img, decode4)

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# Train it by providing training images
model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=16)

现在，在训练此模型之后，我想从瓶颈层（即密集层）获取输出。这意味着，如果我将形状数组（1000，64，64）扔给模型，我想要压缩形状数组（1000，100）。

我尝试了如下所示的一种方法，但这给了我一些错误。

model = Model(inputs=[x], outputs=[l])

错误：

ValueError: Input tensors to a Functional must come from `tf.keras.Input`.

我也尝试了其他方法，但是那也不起作用。有人可以告诉我训练模型后如何找回压缩数组。

Answer 1

您需要为encoder创建单独的模型。训练了整个系统encoder-decoder之后，您只能使用encoder进行预测。代码示例：

# ENCODER
input_img = layers.Input(shape=(64, 64, 1))
encode1 = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=tf.nn.leaky_relu, padding='same')(input_img) 
encode2 = layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(encode1)
l = layers.Flatten()(encode2)
encoder_output = layers.Dense(100, activation='linear')(l)

# DECODER
d = layers.Dense(1024, activation='linear')(encoder_output) 
d = layers.Reshape((32,32,1))(d)
decode3 = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=tf.nn.leaky_relu, padding='same')(d) 
decode4 = layers.UpSampling2D((2, 2))(decode3)

model_encoder = Model(input_img, encoder_output)
model = Model(input_img, decode4)

model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=16)

model_encoder.predict(X)应该为每个图像返回一个向量。

从自动编码器中获取瓶颈层的输出

1 个答案: