python 变分自编码

Python变分自编码是一种基于概率的自编码器，它使用潜在空间中的高斯分布来实现更加精细的压缩和解压缩。与普通的自编码器不同，它不仅学习如何对数据进行编码和解码，还会学习如何生成新的样本。下面是一个简单的Python例子，使用变分自编码器对MNIST手写数字数据集进行压缩和重建。其中包括数据预处理、定义编码器、计算潜在变量的均值和方差、采样函数等步骤。

import numpy as np 
from keras.datasets import mnist 
from keras.models import Model 
from keras.layers import Input, Dense, Lambda 
from keras.losses import binary_crossentropy 
from keras.utils import plot_model 

# 加载数据集 
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() 

# 数据预处理 
x_train = x_train.astype('float32') / 255. 
x_test = x_test.astype('float32') / 255. 
x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:]))) 
x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:]))) 

# 定义编码器 
input_img = Input(shape=(784,)) 
hidden = Dense(256, activation='relu')(input_img) 

# 计算潜在变量的均值和方差 
z_mean = Dense(2)(hidden) 
z_log_var = Dense(2)(hidden) 

# 采样函数 
def sampling(args): 
    z_mean, z_log_var = args 
    epsilon = K.random_normal(shape=K.shape(z_mean)) 
    return z_mean + K.exp(0.5 * z_logvar) * epsilon