构建融合CNN LSTM 贝叶斯优化 深度学习模型部署

构建和部署结合CNN、LSTM及贝叶斯优化的深度学习模型
设计网络结构
对于视频帧插值问题，可以采用卷积神经网络(CNN)来提取空间特征，而长短期记忆(LSTM)单元则用于捕捉时间序列上的依赖关系。通过组合这两种架构，能够有效地处理具有时空特性的数据集[^1]。
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, LSTM, Dense, Flatten

def create_model(input_shape):
inputs = Input(shape=input_shape)

# Spatial feature extraction using CNN layers
conv_layer_1 = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(inputs)

reshaped_conv_output = Reshape((conv_layer_1.shape[1], -1))(conv_layer_1)

# Temporal dependency modeling through LSTM layer
lstm_out = LSTM(units=100)(reshaped_conv_output)

flattened_lstm_output = Flatten()(lstm_out)

predictions = Dense(num_classes, activation="softmax")(flattened_lstm_output)

model = Model(inputs=[inputs], outputs=predictions)
return model
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超参数调优
为了找到最优超参数配置，在训练过程中应用贝叶斯优化方法是非常有效的策略之一。这种方法能够在较少迭代次数下定位到性能更佳的一组参数设置。具体实现上可以选择scikit-optimize库中的gp_minimize()函数来进行全局最小化搜索[^2]。
import numpy as np
from skopt.space import Real, Integer
from skopt.utils import use_named_args
from skopt import gp_minimize

search_space = [
Integer(low=32, high=256, name='units'),
Real(low=1e-4, high=1e-2, prior='log-uniform', name='learning_rate')
]

@use_named_args(search_space)
def objective(**params):
units = params['units']
learning_rate = params['learning_rate']

optimizer = Adam(lr=learning_rate)
model.compile(optimizer=optimizer,
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

history = model.fit(X_train, y_train,
validation_data=(X_val, y_val),
epochs=epochs,
batch_size=batch_size,
verbose=verbose)

best_accuracy = max(history.history["val_accuracy"])
return -best_accuracy

result = gp_minimize(objective, search_space, n_calls=20, random_state=0)
print(f"Best parameters found: {result.x}")
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部署模型
完成上述步骤之后，当获得满意的模型版本后就可以考虑将其部署至生产环境当中去了。这通常涉及到保存训练好的权重文件并编写API接口以便其他应用程序调用预测功能；或者利用容器技术如Docker打包整个项目以方便迁移运行于不同平台上。