Блог

Главная - Вопросы по программированию - Улучшение DCGAN путем предоставления генератору пакета ребер для начала

Улучшение DCGAN путем предоставления генератору пакета ребер для начала

#arrays #neural-network #computer-vision #generative-adversarial-network #dcgan

#массивы #нейронная сеть #компьютерное зрение #генеративная-состязательная-сеть #dcgan

Вопрос:

Я пытаюсь улучшить DCGAN, предоставив генератору пакет ребер для начала. У меня возникли проблемы с размерами массива. Я хочу, чтобы мой массив ребер изображения имел тот же размер, что и np.random.randn(64, 128)

Вот часть моего кода:

 def load_dataset():
  """
  """
  (X, _), (_, _) = cifar10.load_data()
  #X = np.expand_dims(X, axis=-1).astype('float32')
  X = (X - 127.5) / 127.5
  return X.astype('float32')

def rgb2edge(img):
  bw = cv2.Sobel(rgb2gray(img), cv2.CV_64F, 1, 0)
  return bw
c = rgb2edge(X[1000])
for i in range(64):
  x = rgb2edge(X[i])
  np.concatenate((c,x))

def generate_batch_fake(generator, n_latent_dim, n_samples):
  """
  """
  x_input = np.random.randn(n_samples, n_latent_dim) #Here is where I want to put the array "c"
  X = generator.predict(x_input)
  y = np.zeros((n_samples, 1))
  return X, y

Как вы можете видеть, мой размер массива «c» равен (64,32,32)

Итак, ошибка в моей попытке заключается в следующем:

«Ввод 0 слоя sequential_10 несовместим со слоем: ожидаемая ось -1 входной формы имеет значение 128, но получен ввод с формой [32, 32]».

Любые предложения о том, как изменить размеры, были бы замечательными!

Метки: