在python里pix2pix怎么定义生成器和判别器
时间: 2024-05-11 19:18:37 浏览: 18
在Python中,您可以使用深度学习框架TensorFlow或PyTorch来定义Pix2Pix中的生成器和判别器。
下面是TensorFlow中定义生成器和判别器的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
def generator():
# 定义生成器模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(256, 256, 3)))
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(512, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.ReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(512, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.ReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(512, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.ReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(256, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.ReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.ReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.ReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(3, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
return model
def discriminator():
# 定义判别器模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(256, 256, 3)))
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(1, (4, 4), strides=(1, 1), padding='same'))
return model
```
上述代码中,我们使用了Sequential模型来定义Pix2Pix中的生成器和判别器。生成器包含多个卷积层和反卷积层,而判别器包含多个卷积层。在生成器中,我们使用了BatchNormalization和LeakyReLU激活函数来提高模型的性能。在判别器中,我们使用了Sigmoid激活函数来将输出映射到[0,1]范围内,以便我们可以将其解释为概率。
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