用python写在自编码器中加入卷积层代码

以下是一个简单的例子，演示如何在自编码器中添加卷积层：

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

# 定义输入层
input_img = Input(shape=(28, 28, 1))

# 添加卷积层
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
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)

# 添加反卷积层
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
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)

# 定义自编码器模型
autoencoder = Model(input_img, decoded)

在这个例子中，我们使用了 `Conv2D` 层来添加卷积层，使用了 `MaxPooling2D` 层来添加池化层，使用了 `UpSampling2D` 层来添加反卷积层。在编码器中，我们使用了三个卷积层和三个池化层来压缩输入图像。在解码器中，我们使用了三个反卷积层和一个卷积层来重建输入图像。最后，我们定义了一个自编码器模型，它的输入是输入图像，输出是重建的图像。