Python 编码器-解码器网络可以用于不同的输入和输出吗？
研究图像翻译问题。得到多对输入输出图像，说草图为输入，翻译草图为输出。图像为黑白，具有1像素宽的草图线 简单的编码器-解码器可以用来学习图像翻译吗 下面的代码片段显示了autoencoder是如何编程的。显然，作为自动编码器，输入和输出显示相同Python 编码器-解码器网络可以用于不同的输入和输出吗？,python,keras,autoencoder,encoder-decoder,image-translation,Python,Keras,Autoencoder,Encoder Decoder,Image Translation,研究图像翻译问题。得到多对输入输出图像，说草图为输入，翻译草图为输出。图像为黑白，具有1像素宽的草图线 简单的编码器-解码器可以用来学习图像翻译吗 下面的代码片段显示了autoencoder是如何编程的。显然，作为自动编码器，输入和输出显示相同 autocoder.fit（x_系列，x_系列， 纪元=50， 批次大小=256， 洗牌=正确， 验证数据=（x检验，x检验） 但是在这里，我可以给出“x_-train，y_-train”，其中x_-train是输入图像，y_-train是输出图像，而
autocoder.fit（x_系列，x_系列，
纪元=50，
批次大小=256，
洗牌=正确，
验证数据=（x检验，x检验）
autoencoder.compile（优化器='adadelta'，loss='binary\u crossentropy'）