vgae的python代码实现

以下是一个简单的示例代码，用于实现基于 Variational Autoencoder（VAE）的图像生成：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

latent_dim = 2

# 编码器
encoder_inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1))
x = layers.Conv2D(32, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(encoder_inputs)
x = layers.Conv2D(64, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(x)
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(16, activation="relu")(x)
z_mean = layers.Dense(latent_dim, name="z_mean")(x)
z_log_var = layers.Dense(latent_dim, name="z_log_var")(x)

# 采样函数
def sampling(args):
    z_mean, z_log_var = args
    epsilon = tf.keras.backend.random_normal(shape=(tf.keras.backend.shape(z_mean)[0], latent_dim), mean=0., stddev=1.)
    return z_mean + tf.keras.backend.exp(z_log_var * 0.5) * epsilon

# 重参数技巧
z = layers.Lambda(sampling, output_shape=(latent_dim,))([z_mean, z_log_var])

# 解码器
decoder_inputs = layers.Input(shape=(latent_dim,))
x = layers.Dense(7 * 7 * 64, activation="relu")(decoder_inputs)
x = layers.Reshape((7, 7, 64))(x)
x = layers.Conv2DTranspose(64, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(x)
x = layers.Conv2DTranspose(32, 3, activation="relu", strides=2, padding="same")(x)
decoder_outputs = layers.Conv2DTranspose(1, 3, activation="sigmoid", padding="same")(x)

# 定义整个 VAE 模型
vae = tf.keras.Model(encoder_inputs, decoder_outputs)

# 计算 VAE 损失函数
reconstruction_loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy(encoder_inputs, decoder_outputs)
reconstruction_loss *= 28 * 28
kl_loss = 1 + z_log_var - tf.keras.backend.square(z_mean) - tf.keras.backend.exp(z_log_var)
kl_loss = tf.keras.backend.sum(kl_loss, axis=-1)
kl_loss *= -0.5
vae_loss = tf.keras.backend.mean(reconstruction_loss + kl_loss)
vae.add_loss(vae_loss)

# 编译模型
vae.compile(optimizer="adam")

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, _), (x_test, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = np.expand_dims(x_train, -1).astype("float32") / 255
x_test = np.expand_dims(x_test, -1).astype("float32") / 255

# 训练模型
vae.fit(x_train, x_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, x_test))

这段代码实现了一个简单的 VAE，用于对 MNIST 数据集中的手写数字图像进行编码和解码。代码使用 TensorFlow 和 Keras 进行实现，通过编码器将输入图像映射到潜在空间中的均值和方差，然后使用重参数技巧从潜在空间中采样得到编码后的表示。解码器将编码后的表示映射回图像空间，生成重建图像。整个模型的训练目标是最小化重建损失和 KL 散度损失。