pytorch 自编码器实现图像的降噪_自编码器去噪

自编码器

自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。编码器将高维输入压缩成低维潜在(也称为潜在代码或编码空间) ，以从中提取最相关的信息，而解码器则解压缩编码数据并重新创建原始输入。

自编码器的输入和输出应该尽可能的相似。

通过输入含有噪声的图像，编码器在编码的过程中会存在信息丢失，将输入和输出最相似的特征保留下来，通过解码器得到最后的输出。在这个转换的过程中实现了图像的去噪。

自编码器主要的用途其实是用于降维，将高维的数据编码为一组向量，解码器通过解码得到输出。

数据集导入可视化

import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
import random
import PIL.Image as Image
import torchvision.transforms as tra