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Pytorch 卷积自动编码器

如何构建卷积自动编码器的解码器部分?假设我有这个

(input -> conv2d -> maxpool2d -> maxunpool2d -> convTranspose2d -> output):

# CIFAR images shape = 3 x 32 x 32

class ConvDAE(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # input: batch x 3 x 32 x 32 -> output: batch x 16 x 16 x 16
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, 3, stride=1, padding=1), # batch x 16 x 32 x 32
            nn.ReLU(),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2) # batch x 16 x 16 x 16
        )

        # input: batch x 16 …
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autoencoder pytorch

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