要使用自动编码器（Autoencoder）在Keras中，需要遵循以下步骤

lewis 2年前 (2023-09-24) 阅读数 7 #技术

要使用自动编码器（Autoencoder）在Keras中，需要遵循以下步骤：

fromkeras.modelsimportModel
fromkeras.layersimportInput,Dense

定义编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的网络结构：

input_img=Input(shape=(input_dim,))
encoded=Dense(encoding_dim,activation='relu')(input_img)
decoded=Dense(input_dim,activation='sigmoid')(encoded)

将编码器和解码器连接起来，形成整个自动编码器模型：

autoencoder=Model(input_img,decoded)

编译模型并指定优化器和损失函数：

autoencoder.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy')

训练模型：

autoencoder.fit(x_train,x_train,epochs=50,batch_size=256,shuffle=True,validation_data=(x_test,x_test))

使用训练好的自动编码器模型进行数据重构或降维：

decoded_imgs=autoencoder.predict(x_test)

通过以上步骤，您可以在Keras中使用自动编码器来进行数据重构或降维。

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