基于tensorflow的一维深度学习去噪网络代码

以下是一个基于 TensorFlow 的一维深度学习去噪网络的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义去噪网络
class DenoiseNet:
    def __init__(self):
        # 定义模型输入和输出的形状
        self.input_shape = (None, 100, 1)
        self.output_shape = (None, 100, 1)
        
        # 定义网络层
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv1D(
            filters=16,
            kernel_size=3,
            strides=1,
            padding='same',
            activation='relu')
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv1D(
            filters=32,
            kernel_size=3,
            strides=1,
            padding='same',
            activation='relu')
        self.conv3 = tf.keras.layers.Conv1D(
            filters=1,
            kernel_size=3,
            strides=1,
            padding='same',
            activation='linear')
        
    def __call__(self, inputs):
        # 定义网络结构
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.conv2(x)
        outputs = self.conv3(x)
        return outputs

# 加载数据
data = np.load('data.npy')

# 创建模型
model = DenoiseNet()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for i in range(len(data)):
        # 准备数据
        x = data[i].reshape((1, 100, 1))
        y = x.copy()
        y = np.random.normal(loc=0.0, scale=0.1, size=y.shape) + y
        
        # 计算梯度
        with tf.GradientTape() as tape:
            y_pred = model(x)
            loss = loss_fn(y, y_pred)
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        
        # 更新权重
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
        
        # 打印损失值
        if i % 100 == 0:
            print(f'Epoch {epoch}, Step {i}, Loss {loss.numpy()}')

这个去噪网络由三个卷积层组成，输入和输出的形状都是 `(None, 100, 1)`。训练时，每个输入样本都会加上一些高斯噪声，然后使用梯度下降算法来最小化模型输出和真实输出之间的均方误差。