conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters = 64,kernel_size=(5,5),strides=(2,2), padding='same', activation='relu', name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs) conv_2 = tf.keras.layers.Conv2D(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation='relu', name="conv_2", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_1) add_noise = tf.add(conv_2,np.random.normal(0,0.1,(32,7,7,128))) conv_3 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_3", kernel_initializer='glorot_uniform')(add_noise) conv_4 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_4", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_3) outputs = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,(5,5),(1,1),padding='same', activation='tanh', name="outputs", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_4)

时间: 2023-05-21 15:04:24 浏览: 68
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对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

这是一段 TensorFlow 中的代码，包含了卷积神经网络的层次，用于图像处理中的生成模型。这个模型包含了 4 个卷积层和 1 个输出层，其中卷积层分别为 64、128、128、64 个过滤器，输出层使用 tanh 作为激活函数。这个模型的作用是将输入的图像进行一定的处理后输出一个新的图像。
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keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding=same,data_format=channels_last,activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)), #池化层1 keras.layers.MaxPool2D(pool_...

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错： class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

你在定义 Model 类时，没有传入参数 cell，但是在代码中使用了 ... validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation="relu", name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs)

filters 参数指定卷积核数量，kernel_size 参数指定卷积核的大小，strides 参数指定步长大小。padding 参数控制填充方式。activation 参数指定激活函数。kernel_initializer 参数则指定卷积核初始化方式。

h_conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=8, strides=4, padding='same', activation="relu")(s)

这段代码是使用TensorFlow 2.0中的Keras API定义了一个卷积层，其中包含32个卷积核，每个卷积核大小为8x8，步长为4，填充方式为"same"，即用0填充边缘，激活函数为ReLU。输入张量s应该是一个4维张量，即(batch_size,...

修改下面代码使其具体生成器的卷积lstm更换为卷积RNN def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers....

E1 = tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(4, 1), filters=8, strides=(1, 1),

其中，kernel_size=(4,1)表示卷积核的大小为4x1，filters=8表示该层有8个卷积核，strides=(1,1)表示卷积核在水平和垂直方向上移动的步长均为1，padding='valid'表示不填充，activation='relu'表示使用ReLU激活函数...

import tensorflow as tf class Residual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c): super(Residual, self).__init__() self.conv = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU(), tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)) def call(self, x): x_prim = x x = self.conv(x) x = self.botneck(x_prim) + x x = self.pool(x) return x

在__init__方法中，定义了一个由多个卷积、批归一化和ReLU激活函数组成的序列模型self.conv，以及一个$1\times 1$的卷积层self.botneck和一个最大池化层self.pool。 在call方法中，将输入张量x保存在x...

E1 = tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(4, 1), filters=8, strides=(1, 1), padding="same", activation=tf.nn.relu,

- kernel_size=(4, 1) 表示卷积核的大小为 4x1。 - filters=8 表示卷积核的数量为 8。 - strides=(1, 1) 表示卷积在输入张量的两个方向上的步长均为 1。 - padding="same" 表示使用相同填充，即在输入张量的...

import tensorflow as tf def build_model(input_shape): inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape) # encoder conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs) conv1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1) conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv1) conv2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv2) pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv2) conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(pool1) conv3 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv3) conv4 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv3) conv4 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv4) pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv4) conv5 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same')(pool2) conv5 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv5) conv6 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv5) conv6 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv6) pool3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv6) # decoder up1 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (2,2), strides=(2,2), padding='same')(pool3) merge1 = tf.keras.layers.concatenate([conv4, up1]) conv7 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(merge1) conv7 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv7) conv8 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv7) conv8 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv8) up2 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(32, (2,2), strides=(2,2), padding='same')(conv8) merge2 = tf.keras.layers.concatenate([conv2, up2]) conv9 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(merge2) conv9 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv9) conv10 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv9) conv10 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv10) outputs = tf.keras.layers.Conv2D(3, (3,3), padding='same')(conv10) model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model

这段代码是使用TensorFlow库导入并定义了一个函数build_model，在该函数中使用了tf.keras.layers库的Input函数生成一个输入层，该层的输入形状由参数input_shape指定。

D1 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(kernel_size=(int(sequence_length / 4.), 1), filters=26, strides=(1, 1),

其中kernel_size参数定义了卷积核的大小，filters参数定义了输出通道数，strides参数定义了卷积步长，padding参数定义了是否使用填充（valid表示不使用填充），use_bias参数定义了是否使用偏置。

class ChannelAttention(layers.Layer): def __init__(self, in_planes, ratio=32): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg= layers.GlobalAveragePooling2D() self.max= layers.GlobalMaxPooling2D() self.conv1 = layers.Conv2D(in_planes//ratio, kernel_size=1, strides=1, padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-4), use_bias=True, activation=tf.nn.relu) self.conv2 = layers.Conv2D(in_planes, kernel_size=1, strides=1, padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-4), use_bias=True) def call(self, inputs): avg = self.avg(inputs) max = self.max(inputs) avg = layers.Reshape((1, 1, avg.shape[1]))(avg) # shape (None, 1, 1 feature) max = layers.Reshape((1, 1, max.shape[1]))(max) # shape (None, 1, 1 feature) avg_out = self.conv2(self.conv1(avg)) max_out = self.conv2(self.conv1(max)) out = avg_out + max_out out = tf.nn.sigmoid(out) return out 每句代码是什么意思

- self.conv1 = layers.Conv2D(in_planes//ratio, kernel_size=1, strides=1, padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-4), use_bias=True, activation=tf.nn.relu) 定义了第一个卷积层，用于对...

def __init__(self, block_list, initial_filters=64): # block_list表示每个block有几个卷积层 super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) # 共有几个block self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = layers.Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b1 = layers.BatchNormalization() self.a1 = layers.Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() # 构建ResNet网络结构 for block_id in range(len(block_list)): # 第几个resnet block for layer_id in range(block_list[block_id]): # 第几个卷积层 if block_id != 0 and layer_id == 0: # 对除第一个block以外的每个block的输入进行下采样 block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) # 将构建好的block加入resnet self.out_filters *= 2 # 下一个block的卷积核数是上一个block的2倍 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())解释代码

这段代码是定义了一个 ResNet18 神经网络模型，它采用了残差网络...同时，模型中还使用了批归一化（BatchNormalization）和 L2 正则化（kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2()）等技术来提高模型的泛化能力。

model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.ZeroPadding2D(((1,2),(1,2)),input_shape=(224,224,3))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 48, kernel_size = (11,11), strides = 4, activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax'))这段代码什么意思

- 第 1 层是零填充层，将输入的图像在四周填充 1 行或 2 列的 0，用于保持图像尺寸并减少边缘效应。 - 第 2 层是卷积层，包含了 48 个 11x11 的卷积核，步长为 4，使用 ReLU 激活函数。 - 第 3 层是最大池化层，使用...
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