将TensorflowGANS从灰度级推广到RGB

Question

我正在编写一个基于tensorflow的GAN脚本。它适用于灰度图像，但我无法使生成器适用于RGB在我的代码中由dim=3我可以想象，我也必须更新其他层，添加第三个维度，但我如何在密集层做到这一点？

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense( (IMG_SIZE//4) * (IMG_SIZE//4) *256, use_bias=False, input_shape=(100,)))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Reshape((IMG_SIZE//4, IMG_SIZE//4, 256)))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE//4, IMG_SIZE//4, 256) # Note: None is the batch size
model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE//4, IMG_SIZE//4, 128)
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE//2, IMG_SIZE//2, 64)
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))
assert model.output_shape == (None, IMG_SIZE, IMG_SIZE, dim)
return model

Answer 1

这太夸张了，我发布了另一个问题，因为我不明白如何删除这个