Tensorflow - from keras.layers import LeakyReLU 实例源码

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http://codingdict.com/sources/py/keras.layers/6226.html

方法一

def model_generator():model = Sequential()nch = 256reg = lambda: l1l2(l1=1e-7, l2=1e-7)h = 5model.add(Dense(nch * 4 * 4, input_dim=100, W_regularizer=reg()))model.add(BatchNormalization(mode=0))model.add(Reshape(dim_ordering_shape((nch, 4, 4))))model.add(Convolution2D(nch / 2, h, h, border_mode='same', W_regularizer=reg()))model.add(BatchNormalization(mode=0, axis=1))model.add(LeakyReLU(0.2))model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))model.add(Convolution2D(nch / 2, h, h, border_mode='same', W_regularizer=reg()))model.add(BatchNormalization(mode=0, axis=1))model.add(LeakyReLU(0.2))model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))model.add(Convolution2D(nch / 4, h, h, border_mode='same', W_regularizer=reg()))model.add(BatchNormalization(mode=0, axis=1))model.add(LeakyReLU(0.2))model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))model.add(Convolution2D(3, h, h, border_mode='same', W_regularizer=reg()))model.add(Activation('sigmoid'))return model

方法二

def basic_D(input_shape, ndf, n_layers=3, kw=4, dropout=0.0, use_sigmoid=False, **kwargs):padw = (kw-1)/2input = Input(input_shape)x = Conv2D(ndf, (kw,kw), strides=(2,2), padding='same')(input)x = LeakyReLU(0.2)(x)for i in range(n_layers-1):x = Conv2D(ndf*min(2**(i+1), 8), (kw,kw), strides=(2,2), padding='same')(x)x = normalize()(x)if dropout > 0.: x = Dropout(dropout)(x)x = LeakyReLU(0.2)(x)x = Conv2D(ndf*min(2**(n_layers+1), 8), (kw,kw), strides=(1,1), padding='same')(x)x = normalize()(x)x = LeakyReLU(0.2)(x)x = Conv2D(1, (kw,kw), strides=(1,1), padding='same')(x)if use_sigmoid:x = Activation('sigmoid')(x)model = Model(input, x, name=kwargs.get('name',None))print('Model basic D:')model.summary()return model

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