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python - 如何从两个顺序网络创建自动编码器？

问题描述

我有两个顺序网络（编码器网络和解码器网络）。如何使用顺序 API 创建自动编码器模型？

请不要推荐使用功能 API 或解释功能优于顺序的好处，因为这不是这里的问题。

encoder_network = tf.keras.Sequential([
    Conv2D(64, 3, padding='same', activation="swish"),
    DownscaleBlock(1),
    DownscaleBlock(2),
    Conv2D(128, 3, padding='same', activation="swish"),
    Conv2D(32, 3, padding='same', activation="swish"),
    Conv2D(10, 3, padding='same'),
])

decoder_network = tf.keras.Sequential([
    Conv2D(4, 3, padding='same', activation="swish"),
    Conv2D(16, 3, padding='same', activation="swish"),
    Conv2D(64, 3, padding='same', activation="swish"),
    UpscaleBlock(1),
    UpscaleBlock(2),
    Conv2D(4, 3, padding='same', activation="swish"),
    Conv2D(1, 3, padding='same'),
])

标签： pythontensorflowkerasdeep-learningautoencoder

解决方案

您可以像使用图层一样使用模型：

model = tf.keras.Sequential([
    encoder_network,
    decoder_network
])

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