Tensorflow2.0笔记 - AutoEncoder做FashionMnist数据集训练

本笔记记录自编码器做FashionMnist数据集训练,关于autoencoder的原理,请自行百度。

复制代码
import os
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics, Input,losses
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Model

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
#tf.random.set_seed(12345)
tf.__version__

#加载fashion mnist数据集
(x_train, _), (x_test, _) = datasets.fashion_mnist.load_data()
#图片像素数据范围限值到[0,1]
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

print (x_train.shape)
print (x_test.shape)

h_dim = 64 
class Autoencoder(Model):
  def __init__(self, h_dim):
    super(Autoencoder, self).__init__()
    self.h_dim = h_dim   
    #encoder层,[b, 28, 28] => [b, 784] => [b, h_dim]
    self.encoder = tf.keras.Sequential([
      layers.Flatten(),
      layers.Dense(256, activation='relu'),
      layers.Dense(h_dim, activation='relu'),
    ])
    #decoder层,[b, h_dim] => [b,784] => [b, 28, 28]
    self.decoder = tf.keras.Sequential([
      layers.Dense(784, activation='sigmoid'),
      #恢复成28x28的图片
      layers.Reshape((28, 28))
    ])

  def call(self, x):
    encoded = self.encoder(x)
    decoded = self.decoder(encoded)
    return decoded

model = Autoencoder(h_dim)

model.compile(optimizer='adam', loss=losses.MeanSquaredError())
model.fit(x_train, x_train,
                epochs=10,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test, x_test))


encoded_imgs = model.encoder(x_test).numpy()
decoded_imgs = model.decoder(encoded_imgs).numpy()
n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
  #绘制原始图像
  ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
  plt.imshow(x_test[i])
  plt.title("original")
  plt.gray()
  ax.get_xaxis().set_visible(False)
  ax.get_yaxis().set_visible(False)

  #绘制重建的图像
  ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
  plt.imshow(decoded_imgs[i])
  plt.title("reconstructed")
  plt.gray()
  ax.get_xaxis().set_visible(False)
  ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()

运行结果:

相关推荐
whaosoft-14327 分钟前
51c自动驾驶~合集7
人工智能
Andy杨32 分钟前
20250718-5-Kubernetes 调度-Pod对象:重启策略+健康检查_笔记
笔记·容器·kubernetes
都叫我大帅哥32 分钟前
Python的Optional:让你的代码优雅处理“空值”危机
python
曾几何时`3 小时前
基于python和neo4j构建知识图谱医药问答系统
python·知识图谱·neo4j
刘晓倩3 小时前
Coze智能体开发实战-多Agent综合实战
人工智能·coze
石迹耿千秋4 小时前
迁移学习--基于torchvision中VGG16模型的实战
人工智能·pytorch·机器学习·迁移学习
写写闲篇儿5 小时前
Python+MongoDB高效开发组合
linux·python·mongodb
杭州杭州杭州6 小时前
Python笔记
开发语言·笔记·python
路人蛃7 小时前
通过国内扣子(Coze)搭建智能体并接入discord机器人
人工智能·python·ubuntu·ai·aigc·个人开发