model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(500, 1))) # model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) # model.add(Dropout(0.5)) model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')) # model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) # model.add(Dropout(0.5)) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')) # model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.2)) # model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024, activation='relu')) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dense(2, activation='softmax')) model.summary() 把这一段模型结构的书写方式改为keras里面的函数式书写方式

这是一个在Keras中定义一个1D卷积神经网络的代码。

首先定义了一个Sequential模型，这是一种Keras中顺序模型，按顺序将多个层堆叠在一起。

然后使用model.add()方法向模型中添加一个1D卷积层。在这个卷积层中，使用16个过滤器，核大小为3，激活函数为ReLU，输入形状为（500，1）。