我有一个VAE架构脚本如下:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Flatten, Dense, Conv2DTranspose, Lambda, Reshape, Layer
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras import backend as K
INP
我试着从tutorial运行这段代码 from keras.layers import Input, Dense
from keras.layers import BatchNormalization, Dropout, Flatten, Reshape, Lambda
from keras.models import Model
from keras.objectives import binary_crossentropy
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras import backend
我已经为标准自动编码器和VAE创建了两个迷你编码网络,并绘制了每个网络。我只想知道我对这个小案子的理解是否正确。注意,这只是一个时代,以编码结束。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
np.random.seed(0)
fig, (ax,ax2) = plt.subplots(2,1)
def relu(x):
c = np.where(x>0,x,0)
return c
#Standard autoencoder
x = np.random.randint(0,2,[100,5])
w
我正在尝试建立基于一些教程的keras的变分自动编码器。我的代码:
import tensorflow as tf
import keras
import numpy
from keras import layers
from keras import backend as K
from keras import Model
import pandas as pd
from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution
disable_eager_execution()
data = pd.read_csv(&
我正在开发一个VAE使用这个。我使用了keras教程代码,并开发了自己的VAE。但是,当我运行fit()函数时,我得到:Invalid reduction dimension 1 for input with 1 dimensions. for '{{node Sum}} = Sum[T=DT_FLOAT, Tidx=DT_INT32, keep_dims=false](Mean, Sum/reduction_indices)' with input shapes: [?], [2] and with computed input tensors: input[1] = <
我正在为Keras变分自动编码器而奋斗,这是在他们的上。我正在尝试获取瓶颈中的数据,该数据被发送到解码器的输入端。我是否正确地指出,在学习了模型之后,您必须对输入的数据进行编码,并查看下面的"Z“变量得到了什么:
# VAE model = encoder + decoder
# build encoder model
inputs = Input(shape=input_shape, name='encoder_input')
x = inputs
for i in range(2):
filters *= 2
x = Conv2D(filters=filte
我正在尝试使用我在Keras示例中找到的变分自动编码器的实现()。
我只是重构了代码,以便在Jupyter笔记本中更容易地使用它(我的代码:)。
但是,当我尝试将模型与我的数据进行拟合时,我得到了以下输出:
Autoencoders/models/vae.py:69: UserWarning: Output "dense_5" missing from loss dictionary. We assume this was done on purpose, and we will not be expecting any data to be passed to "de
这是一个变分的自动编码器网络,我必须定义一种抽样方法来生成潜在的z,我认为这可能是错误的。这个py文件正在进行培训,另一个py文件正在进行在线预测,所以我需要保存keras模型,保存模型没有什么问题,但是当我从'h5‘文件加载模型时,它显示了一个错误:
NameError: name 'latent_dim' is not defined
以下是代码:
df_test = df[df['label']==cluster_num].iloc[:,:data_num.shape[1]]
data_scale_ = preprocessing.Standar