画像生成モデル内のリストの中身について理解したい

Question

kerasでGANの一種であるpix2pixのモデルを実装しようと試みている初学者です。

あるサイトに掲載されているサンプルコードを参考にしています。

その中の、generator_unet_upsampling という関数を定義する部分に、

first_conv = Conv2D(list_filters_num[0], (3,3), strides=(2,2), name='unet_conv2D_1', padding='same')(unet_input)

list encoder = [first_conv] 

という記載があり、その下には、

conv = conv_block_unet(list_encoder[-1], f, name, axis_num)

との記載があります。

しかし、この[first_conv]の中身がわからず、
list_encoder[-1]が何を示しているのか理解できていない現状です。

おそらく、各層における入力画像のことだと何となく考えていますが、
その点についてご教授いただけましたら大変助かります。

よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

# 入力画像サイズ(256,256,3)

def conv_block_unet(x, f, name, bn_axis, bn=True, strides=(2,2)):　
    x = LeakyReLU(0.2)(x)
    x = Conv2D(f, (3,3), strides=strides, name=name, padding='same')(x)
    if bn: x = BatchNormalization(axis=bn_axis)(x)
    return x

def generator_unet_upsampling(img_shape, disc_img_shape, model_name="generator_unet_upsampling"):
    filters_num = 64
    axis_num = -1
    channels_num = img_shape[-1]
    min_s = min(img_shape[:-1])

    unet_input = Input(shape=img_shape, name="unet_input")

    conv_num = int(np.floor(np.log(min_s)/np.log(2)))
    list_filters_num = [filters_num*min(8, (2**i)) for i in range(conv_num)]

    # Encoder
    first_conv = Conv2D(list_filters_num[0], (3,3), strides=(2,2), name='unet_conv2D_1', padding='same')(unet_input)
    list_encoder = [first_conv]
    for i, f in enumerate(list_filters_num[1:]):
        name = 'unet_conv2D_' + str(i+2)
        conv = conv_block_unet(list_encoder[-1], f, name, axis_num)　　
        list_encoder.append(conv)

Answer 1

list_encoder[-1]が何を示しているのか理解できていない現状です。

作成した層をリストで保持しているようです。

最初に list_encoder = [first_conv] としてリストを初期化したあと、その末尾にどんどん層を追加していっています。
最終的には、list_encoder = [第1層, 第2層, ..., 第n層] というリストが出来上がります。
リストの各要素は Conv2D や LeakyReLU などになります。

Comments

[mayumi8]

早速のご回答ありがとうございます。
リストを初期化して、そこから、.append(conv)で層を順にリストの中に追加していくということですね。大変勉強になりました。ありがとうございます。
よろしければ今後ともご指導の程よろしくお願い致します。