要将一个长度为200的列表进行压缩解压,请建立几个5层autoencoder模型,开始输入为200个数,最后输出为200个,中间那层是3个,并完成训练过程和测试过程,代码写的尽量详细,写出具体的代码
时间: 2023-02-12 18:47:38 浏览: 66
这是一个使用 5 个自编码器压缩并解压长度为 200 的列表的示例代码:
```python
import numpy as np
import keras
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 设置输入和中间层维度
input_dim = 200
middle_dim = 3
# 创建编码器和解码器模型
encoder_inputs = Input(shape=(input_dim,))
encoder = Dense(middle_dim, activation='relu')(encoder_inputs)
decoder_inputs = Input(shape=(middle_dim,))
decoder = Dense(input_dim, activation='relu')(decoder_inputs)
# 创建自编码器模型
autoencoder = Model(encoder_inputs, decoder)
# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 生成训练数据
x_train = np.random.rand(1000, input_dim)
# 训练模型
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=32)
# 生成测试数据
x_test = np.random.rand(100, input_dim)
# 评估模型
test_loss = autoencoder.evaluate(x_test, x_test)
print("Test loss:", test_loss)
```
请注意,上面的代码只是示例,还需要根据具体数据和应用场景来调整参数和网络结构。
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