Я пытаюсь создать автоэнкодер с tenorflow (1.15). после кодирования функций я пытаюсь декодировать, разворачивая закодированное представление с 3 слоями. Это отлично работает с набором данных mnist, содержащим изображение размером 28 X 28. Для этого набора данных я постепенно развернул закодированное представление с FC1 = 512, FC2 = 1024 и FC3 = 784 (F C означает полностью подключенные слои). FC3 - это последний слой, который я буду изменять, чтобы сформировать изображение формы (28,28).
Однако я хочу масштабировать модель для изображений размера (128,256,2). Первоначально я думал развернуть закодированное представление через FC1 = 1024, FC2 = 8192, FC3 = 65536. Но при этом я столкнулся с исключениями из памяти при инициализации глобальных переменных. Итак, как я могу эффективно масштабировать свою модель для изображений высокой четкости?