inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1))
时间: 2023-08-22 07:07:11 浏览: 44
这是一个用于创建Keras模型的输入层,它指定了输入数据的形状。具体来说,这个输入层期望输入的数据是一个形状为 (batch_size, 42, 42, 1) 的四维张量,其中 batch_size 表示数据的批次大小,42 表示数据的高度和宽度,1 表示数据的通道数(因为这是灰度图像,只有一个通道)。
相关问题
def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) # merge 1 inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)改为class定义形式
你可以将这段代码转化为一个类的形式,例如:
```
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.regularizers import l2
class MeanSpot:
def __init__(self):
self.inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
self.inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
self.inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
def build(self):
# merge 1
inputs = layers.Concatenate()([self.inputs1, self.inputs2, self.inputs3])
conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)
return conv1
```
这样,你就可以使用 `MeanSpot` 类来创建一个 `MEAN_Spot` 对象,然后调用 `build()` 方法来构建模型。例如:
```
mean_spot = MeanSpot()
model = mean_spot.build()
```
这个模型与原来的 `MEAN_Spot` 函数是等价的。
用class定义basic block后,如何接到def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) # merge 1 inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)的后面
如果你想要将另一个basic block接到这个代码块的后面,可以使用以下步骤:
1. 创建一个新的类,继承自 `tf.keras.models.Model`。
```python
class MyModel(tf.keras.models.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 在 __init__ 方法中定义你的 basic block
self.conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))
def call(self, inputs):
# 在 call 方法中连接你的 basic block 和之前的代码块
inputs1, inputs2, inputs3 = inputs
inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3])
x = self.conv1(inputs)
return x
```
2. 创建一个 MyModel 实例,并将其作为之前代码块输出的张量的输入。
```python
inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
# 创建 MyModel 实例
my_model = MyModel()
# 将 MyModel 实例作为输入
x = my_model([inputs1, inputs2, inputs3])
```
这样,你就将一个新的 basic block 接到了之前的代码块的后面。
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