使用fashion MNIST实现卷积自编码器并训练模型

好的，我可以为您提供这方面的帮助。以下是一个简单的卷积自编码器实现，使用 Fashion MNIST 数据集进行训练。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。您可以使用以下代码导入 Fashion MNIST 数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

接下来，我们将对图像进行归一化处理，并将其转换为浮点数类型：

x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

然后，我们将定义卷积自编码器的架构。这里我们使用 3 个卷积层和 3 个反卷积层，其中每个卷积层后面跟着一个最大池化层：

# Encoder
encoder_inputs = keras.Input(shape=(28, 28, 1))
x = layers.Conv2D(16, 3, activation="relu", padding="same")(encoder_inputs)
x = layers.MaxPooling2D(2, padding="same")(x)
x = layers.Conv2D(8, 3, activation="relu", padding="same")(x)
x = layers.MaxPooling2D(2, padding="same")(x)
x = layers.Conv2D(8, 3, activation="relu", padding="same")(x)
encoder_outputs = layers.MaxPooling2D(2, padding="same")(x)

# Decoder
x = layers.Conv2D(8, 3, activation="relu", padding="same")(encoder_outputs)
x = layers.UpSampling2D(2)(x)
x = layers.Conv2D(8, 3, activation="relu", padding="same")(x)
x = layers.UpSampling2D(2)(x)
x = layers.Conv2D(16, 3, activation="relu")(x)
x = layers.UpSampling2D(2)(x)
decoder_outputs = layers.Conv2D(1, 3, activation="sigmoid", padding="same")(x)

然后，我们将构建模型：

autoencoder = keras.Model(encoder_inputs, decoder_outputs)
autoencoder.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy")

接下来，我们将训练模型：

autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=10, batch_size=128, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))

训练完成后，我们可以使用以下代码来查看一些重构的图像：

import matplotlib.pyplot as plt

encoded_imgs = autoencoder.predict(x_test)
n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
    # Original Images
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
    plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

    # Reconstructed Images
    ax = plt.subplot(2, n, i + n + 1)
    plt.imshow(encoded_imgs[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()

这就是一个简单的卷积自编码器实现。您可以根据需要更改模型的架构和超参数。