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使用TFLearn制作的卷积自动编码器：Convolutional-Autoencoder
资源介绍
卷积自动编码器
用TFLearn制作的卷积自动编码器。
例子
我在自拍（256 * 256 RGB）上训练了这种“体系结构”，编码的表示形式是原始图像的4％，并仅在一个时期后终止了训练过程。
以下是结果（自拍照取自Google图片搜索 ）：
图片1：
图片2：
图片3：
图片4：
要求
Python 3. *
TF学习
Keras，用于评估脚本
用法
训练和数据集准备：
创建一个名称为“ images”的文件夹，不带引号。
在“图像”文件夹中，创建一个名为“ 0”的文件夹。
将要训练的所有图像放在此处。
创建一个名为“ checkpoints”的文件夹。
完毕。
训练：
运行此命令以在images文件夹中的图像上训练卷积自动编码器。
python3 train_autoencoder.py
所有检查点将存储在checkpoints文件夹中。
评估
要评估图像