Обобщение TensorflowGANS от градаций серого до RGB - PullRequest
Новая
       20

Обобщение TensorflowGANS от градаций серого до RGB

0 голосов
/ 21 апреля 2020

Я пишу GAN-скрипт на основе тензорного потока. Это было для изображений в градациях серого, но я не могу заставить генератор работать для RGB, который в моем коде представлен dim = 3. Я могу себе представить, что мне нужно обновить и другие слои, добавив третье измерение, но как мне это сделать в Dense слой? 

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense( (IMG_SIZE//4) * (IMG_SIZE//4) *256, use_bias=False, input_shape=(100,)))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Reshape((IMG_SIZE//4, IMG_SIZE//4, 256)))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE//4, IMG_SIZE//4, 256) # Note: None is the batch size

model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE//4, IMG_SIZE//4, 128)
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE//2, IMG_SIZE//2, 64)
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE, IMG_SIZE, dim)

return model

1 Ответ

0 голосов
/ 25 апреля 2020

Это слишком смело, я выкладываю другой вопрос, так как не могу понять, как удалить этот

...