深度自编码器python代码
时间: 2023-10-12 10:57:42 浏览: 55
以下是一个使用Python编写的深度自编码器的示例代码:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 定义编码器模型
input_img = Input(shape=(64,))
encoded = Dense(32, activation='relu')(input_img)
encoded = Dense(16, activation='relu')(encoded)
encoded_output = Dense(8, activation='relu')(encoded)
# 定义解码器模型
decoded = Dense(16, activation='relu')(encoded_output)
decoded = Dense(32, activation='relu')(decoded)
decoded_output = Dense(64, activation='sigmoid')(decoded)
# 构建自编码器模型
autoencoder = Model(input_img, decoded_output)
# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 显示模型摘要信息
autoencoder.summary()
# 训练模型
autoencoder.fit(X_train, X_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(X_test, X_test))
# 获取编码器模型
encoder = Model(input_img, encoded_output)
# 获取解码器模型
decoder_input = Input(shape=(8,))
decoder_layer = autoencoder.layers\[-3\](decoder_input)
decoder_layer = autoencoder.layers\[-2\](decoder_layer)
decoder_layer = autoencoder.layers\[-1\](decoder_layer)
decoder = Model(decoder_input, decoder_layer)
# 显示解码器模型摘要信息
decoder.summary()
# 使用编码器对数据进行压缩
encoded_imgs = encoder.predict(X_test)
# 使用解码器对数据进行解压缩
decoded_imgs = decoder.predict(encoded_imgs)
```
这段代码定义了一个包含编码器和解码器的深度自编码器模型。编码器将输入图像压缩为较低维度的表示,解码器将该表示解压缩为重构的图像。通过训练自编码器模型,可以学习到数据的压缩表示和重构能力。在训练完成后,可以使用编码器对新的数据进行压缩,并使用解码器对压缩后的数据进行解压缩,从而得到重构的数据。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据具体的数据和任务进行适当的修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python深度学习04——Keras自编码器(AE)实现](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/125580964)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]