问题描述
我想将屏蔽的自回归流应用于我的体系结构类，但是不知道如何将其添加到我的体系结构中。我需要为我的课堂实现一个方法吗？还是在层之间使用一些矩阵将1和0填充为零来应用蒙版？ 有关MAF的文档。 ，但是我没有找到将其应用于我的神经网络的方法。
有什么主意吗？这是我的架构：
class CVAE(tf.keras.Model):
"""Convolutional variational autoencoder."""
def __init__(self,latent_dim):
super(CVAE,self).__init__()
self.latent_dim = latent_dim
self.encoder = tf.keras.Sequential(
[
tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(256,256,3)),tf.keras.layers.Conv2D(
filters=32,kernel_size=3,strides=(2,2),activation='relu'),tf.keras.layers.Conv2D(
filters=64,tf.keras.layers.Flatten(),# No activation
tf.keras.layers.Dense(latent_dim + latent_dim),]
)
self.decoder = tf.keras.Sequential(
[
tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(latent_dim,)),tf.keras.layers.Dense(units=64*64*32,activation=tf.nn.relu),tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(64,64,32)),tf.keras.layers.Conv2DTranspose(
filters=64,strides=2,padding='same',tf.keras.layers.Conv2DTranspose(
filters=32,# No activation
tf.keras.layers.Conv2DTranspose(
filters=3,strides=1,padding='same'),]
)
解决方法
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