Tensorflow2.0构造Unet网络
内容导读
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内容图文
试着用Tensorflow2.0实现Unet网络结构，遇到了一点问题：
Sequential模式下的跳跃连接不知道如何实现，我会继续思考和完善
def make_generator_model():
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=128,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=256,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU())
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(512,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(256,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Conv2DTranspose(3,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
return model
原文：https://www.cnblogs.com/no-pants/p/12013598.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Tensorflow2.0构造Unet网络全部内容，希望文章能够帮你解决Tensorflow2.0构造Unet网络所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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