E1 = tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(4, 1), filters=8, strides=(1, 1),
时间: 2023-10-23 08:13:27 浏览: 38
padding='valid', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))(inputs)
这行代码使用了Keras中的Conv2D层来构建一个卷积神经网络。其中,kernel_size=(4,1)表示卷积核的大小为4x1,filters=8表示该层有8个卷积核,strides=(1,1)表示卷积核在水平和垂直方向上移动的步长均为1,padding='valid'表示不填充,activation='relu'表示使用ReLU激活函数进行非线性映射。
此外,input_shape=(28,28,1)表示输入图像的大小为28x28,通道数为1,即灰度图像。该层的输入为inputs。
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E1 = tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(4, 1), filters=8, strides=(1, 1), padding="same", activation=tf.nn.relu,
input_shape=(None, 28, 28, 1))(x)
这段代码是一个卷积层的定义,使用了 TensorFlow 中的 keras API。具体解释如下:
- `Conv2D` 表示定义一个二维卷积层。
- `kernel_size=(4, 1)` 表示卷积核的大小为 4x1。
- `filters=8` 表示卷积核的数量为 8。
- `strides=(1, 1)` 表示卷积在输入张量的两个方向上的步长均为 1。
- `padding="same"` 表示使用相同填充,即在输入张量的周围填充 0,以保证输出张量的大小与输入相同。
- `activation=tf.nn.relu` 表示使用 ReLU 激活函数。
- `input_shape=(None, 28, 28, 1)` 表示输入张量的形状为 (batch_size, height, width, channels),其中 `None` 表示 batch_size 可以是任意值,`28` 表示图像的高度为 28 像素,`28` 表示图像的宽度为 28 像素,`1` 表示图像只有一个通道,即灰度图像。
修改下面代码使其具体生成器的卷积lstm更换为卷积RNN def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)
修改如下:
```python
def build_generator(self):
def res_net(inputs, filters):
x = inputs
net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1)
net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1)
net = net + x
return net
def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides):
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x)
return x
d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3))
out = tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same')(d0)
out = tf.keras.layers.Conv2D(3, 1, 1, 'same')(out)
return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)
```
将 `ConvLSTM2D` 替换为 `ConvRNN2D` 即可,它们的参数意义和使用方法都是一样的。