本发明属于计算全息和深度学习技术领域，具体而言涉及一种计算全息图的生成方法及电子设备。包括：获取图像集，并生成一个初始相位图；将图像集和初始相位图输入一个自编码器神经网络，对自编码器神经网络进行训练，得到训练后的自编码器网络；向训练后自编码器网络中的编码器输入目标图像，输出得到目标图像的计算全息图。本方法采用自编码器网络结构，无需对训练集进行事先标记，解决了标记训练集生成耗时、限制网络训练效果的问题，实现了高速同时高质量的计算全息图生成。其次，自编码器神经网络中的编码器采用Y‑Net网络结构，实现了基于给定初始相位的计算全息图生成，控制了无监督学习模式下网络的训练方向，使网络优化和重建图像质量提升。