生成对抗网络降噪算法

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim

from utils import *

def conv_layer（input_image ksize in_channels out_channels stride scope_name activation_function=lrelu reuse=False）:
    with tf.variable_scope（scope_name）:
        filter = tf.Variable（tf.random_normal（[ksize ksize in_channels out_channels] stddev=0.03））
        output = tf.nn.conv2d（input_image filter strides=[1 stride stride 1] padding=‘SAME‘）
        output = slim.batch_norm（output）
        if activation_function:
            output = activation_function（output）
        return output filter

def residual_layer（input_image ksize in_channels out_channels stride scope_name）:
    with tf.variable_scope（scope_name）:
        output filter = conv_layer（input_image ksize in_channels out_channels stride scope_name+“_conv1“）
        output filter = conv_layer（output ksize out_channels out_channels stride scope_name+“_conv2“）
        output = tf.add（output tf.identity（input_image））
        return output filter

def transpose_deconvolution_layer（input_tensor used_weights new_shape stride scope_name）:
    with tf.varaible_scope（scope_name）:
        output = tf.nn.conv2d_transpose（input_tensor used_weights output_shape=new_shape strides=[1 stride stride 1] padding=‘SAME‘）
        output = tf.nn.relu（output）
        return output

def resize_deconvolution_layer（input_tensor new_shape scope_name）:
    with tf.variable_scope（scope_name）:
        output = tf.image.resize_images（input_tensor （new_shape[1] new_shape[2]） method=1）
        output unused_weights = conv_layer（output 3 new_shape[3]*2 new_shape[3] 1 scope_name+“_deconv“）
        return output

def deconvolution_layer（input_tensor new_shape scope_name）:
    return resize_deconvolution_layer（input_tensor new_shape scope_name）

def output_between_zero_and_one（output）:
    output +=1
    return output/2

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略9个文件信息