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[英]How to feed a Conv2d layer output as input for a Keras model?
[英]How can we provide the output of a Linear layer to a Conv2D in PyTorch?
我正在构建一个自动编码器,我需要将图像编码为长度为 100 的潜在表示。我正在为我的 model 使用以下架构。
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels = 32, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=3,stride=2)
self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=3,stride=2)
self.linear = nn.Linear(in_features=128*30*30,out_features=100)
self.conv1_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=128,out_channels=64,kernel_size=3,stride=2,output_padding=1)
self.conv2_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=64,out_channels=32,kernel_size=3,stride=2,output_padding=1)
self.conv3_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=32,out_channels=3,kernel_size=3,stride=1)
有什么方法可以将我的Linear
层的 output 提供给Conv2D
或ConvTranspose2D
层,以便我可以重建图像? 如果我删除Linear
层,output 将恢复。 我想知道如何重建保持Linear
层的图像
任何帮助,将不胜感激。 谢谢!
您可以使用另一个线性层:
self.linear2 = nn.Linear(in_features=100, out_features=128*30*30)
然后将 output 重塑为 3D 卷并将其传递到您的反卷积层。
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