def mymodel(): inputs = keras.Input(shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])) h1 = layers.Conv1D(filters=8, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(inputs) h1 = layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=2, padding='same')(h1) h1 = layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(h1) h1 = layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=2, padding='same')(h1) h1 = layers.Flatten()(h1) h1 = layers.Dropout(0.6)(h1) h1 = layers.Dense(32, activation='relu')(h1) h1 = layers.Dense(10, activation='softmax')(h1) deep_model = keras.Model(inputs, h1, name="cnn") return deep_model model = mymodel() model.summary()#把整个网络打印出来 startdate = datetime.utcnow() # 获取当前时间 # 编译模型 model.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=512, epochs=100, verbose=1, validation_data=(x_valid, y_valid), callbacks=[CustomModelCheckpoint( model, r'best_fft_1dcnn_512.h5')])定义的模型训练好后怎么加载使用

训练好的模型可以通过`load_model()`函数加载并使用。你可以按照以下步骤加载和使用模型：

1. 首先，导入`keras.models`模块：

   from keras.models import load_model

2. 使用`load_model()`函数加载模型，并将其保存在变量中：

   loaded_model = load_model('best_fft_1dcnn_512.h5')

3. 现在，你可以使用`loaded_model`变量来对新数据进行预测或评估：

   predictions = loaded_model.predict(new_data)

请注意，加载的模型将包含之前训练时保存的权重和模型架构。确保在加载模型时，模型架构与之前训练时的架构完全一致。

希望这个回答对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型，其中包含了 `MultiHeadAttention` 层，你可以使用下面的方法来调用这个层：

import tensorflow as tf

# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8)

    def call(self, inputs):
        # 调用 MultiHeadAttention 层
        x = self.multi_head_attention(inputs)
        return x

# 初始化模型
model = MyModel()

# 输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64))

# 调用模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果
print(outputs.shape)

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型，并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后，我们创建了一个 `model` 对象，该对象是 `MyModel` 的实例。接着，我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据，然后将其传递给模型的 `call()` 方法，得到了模型的输出结果。最后，我们打印出了输出结果的形状。

class定义basic block后，如何添加到网络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) 中

要将你定义的 basic block 添加到这个网络中，你需要做以下步骤：

1. 将之前的代码块封装成一个新的类，继承自 `tf.keras.models.Model`。

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，并将其添加到网络中。

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])

# 将 x 作为下一个层的输入，并继续构建网络
x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# 创建模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=x)

这样，你就将定义的 basic block 添加到了这个网络中，可以作为之后的层的输入。