Python Conv自动编码器层进程

我打算设置一个简单的卷积自动编码器：

图层（类型）输出形状参数# 输入（InputLayer）（无、64、64、1）0

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编码器_conv_1（Conv2D）（无、64、64、32）320

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最大池2D_1（最大池2（无、32、32、32）0

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解码器conv_1（Conv2D）（无、30、30、32）9248

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上采样2D上采样1（上采样2（无、60、60、32）0

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输出（Conv2D）（无、60、60、1）289

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为什么我的最后一层没有返回到64、64、1？或者更确切地说，为什么解码器转换1层将返回到30、30、32？

您错过了相同的填充。请尝试以这种方式

inp = Input((64,64,1))
c = Conv2D(32, 3, padding='same')(inp)
c = MaxPool2D()(c)
c = Conv2D(32, 3, padding='same')(c) # <=== padding same
c = UpSampling2D()(c)
out = Conv2D(1, 3, padding='same')(c)

m = Model(inp, out)
m.summary()

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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input_5 (InputLayer)         [(None, 64, 64, 1)]       0         
_________________________________________________________________
conv2d_8 (Conv2D)            (None, 64, 64, 32)        320       
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max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 32, 32, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_9 (Conv2D)            (None, 32, 32, 32)        9248      
_________________________________________________________________
up_sampling2d_2 (UpSampling2 (None, 64, 64, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_10 (Conv2D)           (None, 64, 64, 1)         289       
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inp=输入（（64,64,1））
c=Conv2D（32，3，padding='same'）（inp）
c=MaxPool2D（）（c）
c=Conv2D（32，3，padding='same'）（c）#这就解决了问题。我不知道为什么最后一层缺少padding属性。谢谢。