基于CNN的去噪声编码器代码
时间: 2024-01-24 17:02:52 浏览: 39
下面是一个基于Keras框架实现的简单的基于CNN的去噪声编码器的代码示例:
```python
from keras.layers import Conv2D, Input
from keras.models import Model
# 定义编码器
def encoder(input_shape):
inputs = Input(shape=input_shape)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
return Model(inputs, x)
# 定义解码器
def decoder(input_shape):
inputs = Input(shape=input_shape)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = Conv2D(3, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)
return Model(inputs, x)
# 定义去噪自编码器
def denoise_autoencoder(input_shape):
input_img = Input(shape=input_shape)
encoded = encoder(input_shape)(input_img)
decoded = decoder(encoded.shape)(encoded)
return Model(input_img, decoded)
```
这段代码定义了一个包含编码器、解码器和去噪自编码器的模型,并使用了Keras框架中的Conv2D、Input和Model等函数。需要注意的是,该代码只是一个简单的示例,实际应用中还需要根据具体情况进行修改和优化。