卷积神经网络编码解码代码

以下是一个简单的卷积神经网络编码解码代码的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义编码器
def encoder(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
    x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
    x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
    x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
    encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
    
    return Model(inputs, encoded)

# 定义解码器
def decoder(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    x = UpSampling2D((2, 2))(x)
    x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
    x = UpSampling2D((2, 2))(x)
    x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)
    x = UpSampling2D((2, 2))(x)
    decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)
    
    return Model(inputs, decoded)

# 定义编码解码模型
def autoencoder(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    encoder_model = encoder(input_shape)
    decoder_model = decoder(encoder_model.output_shape[1:])
    encoded = encoder_model(inputs)
    decoded = decoder_model(encoded)
    
    return Model(inputs, decoded)

# 创建编码解码模型
input_shape = (28, 28, 1)
model = autoencoder(input_shape)
model.summary()

这个示例代码使用了 TensorFlow 和 Keras 库来构建一个简单的卷积神经网络编码解码模型。编码器部分包含卷积层和最大池化层，用于将输入图像编码为低维表示。解码器部分包含卷积层和上采样层，用于将编码后的低维表示解码为重建图像。最后，通过将编码器和解码器连接起来，构建了完整的编码解码模型。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行更复杂的模型设计和调参。