我在寻找使用MxNet实现的卷积自编码器的例子。但是，我只找到一个基于全连接网络的自编码器示例，在这里。GitHub上也有类似问题的讨论，但几乎没有回应。使用MxNet实现的卷积自编码器有没有简单的示例？

回答：

请查看Mxnet Gluon中卷积自编码器模型的一个示例。代码引用自这里。以标准方式在Gluon中训练这个模型。

from mxnet import gluon as gclass CNNAutoencoder(g.nn.HybridBlock):    def __init__(self):        super(CNNAutoencoder, self).__init__()        with self.name_scope():            self.encoder = g.nn.HybridSequential('encoder_')            with self.encoder.name_scope():                self.encoder.add(g.nn.Conv2D(16, 3, strides=3, padding=1, activation='relu'))                self.encoder.add(g.nn.MaxPool2D(2, 2))                self.encoder.add(g.nn.Conv2D(8, 3, strides=2, padding=1, activation='relu'))                self.encoder.add(g.nn.MaxPool2D(2, 1))            self.decoder = g.nn.HybridSequential('decoder_')            with self.decoder.name_scope():                self.decoder.add(g.nn.Conv2DTranspose(16, 3, strides=2, activation='relu'))                self.decoder.add(g.nn.Conv2DTranspose(8, 5, strides=3, padding=1, activation='relu'))                self.decoder.add(g.nn.Conv2DTranspose(1, 2, strides=2, padding=1, activation='tanh'))    def forward(self, x):        x = self.encoder(x)        x = self.decoder(x)        return xmodel = CNNAutoencoder()model.hybridize()