java调用keras theano模型_如何在Keras / Theano中进行反卷积？

桃扇骨 2022-11-08 11:26 13阅读 0赞

我正在尝试在Keras实施反卷积 . 我的模型定义如下：

model=Sequential()

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border\_mode='same',

input\_shape=X\_train.shape\[1:\]))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border\_mode='same'))

model.add(Activation('relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))

model.add(Dropout(0.25))

model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border\_mode='same'))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Convolution2D(64, 3, 3,border\_mode='same'))

model.add(Activation('relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))

model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(512))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(nb\_classes))

model.add(Activation('softmax'))

我想对第一个卷积层给出的输出执行反卷积或转置卷积，即 convolution2d\_1 .

可以说我们在第一个卷积层之后的特征映射是 X ，它是 (9, 32, 32, 32) ，其中9是维度 32x32 的图像no我已经通过该层 . 通过Keras的函数获得的第一层的权重矩阵 . 权重矩阵的维数是 (32, 3, 3, 2) .

我用来执行转置卷积的代码是

conv\_out = K.deconv2d(self.x, W, (9,3,32,32), dim\_ordering = "th")

deconv\_func = K.function(\[self.x, K.learning\_phase()\], conv\_out)

X\_deconv = deconv\_func(\[X, 0 \])

但得到错误：

CorrMM shape inconsistency:

bottom shape: 9 32 34 34

weight shape: 3 32 3 3

top shape: 9 32 32 32 (expected 9 3 32 32)

谁能告诉我哪里出错了？

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