python双层网络耦合代码

在Python中，实现双层网络耦合通常涉及到神经网络（如深度学习模型）的应用，特别是在卷积神经网络（CNN）和全连接层（fully connected layers）组合的情况下。下面是一个简单的示例，展示了如何创建一个带有卷积层和全连接层的深层神经网络结构：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 假设输入是28x28彩色图像
input_shape = (28, 28, 3)

# 创建卷积层
conv_layer_1 = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)
pooling_layer_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))

# 再添加另一个卷积层
conv_layer_2 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')
pooling_layer_2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))

# 卷积层后接池化层，然后将结果展平
flat_layer = Flatten()

# 接着是全连接层（也叫密集层）
fc_layer_1 = Dense(units=128, activation='relu')
fc_layer_2 = Dense(units=10, activation='softmax')  # 输出层，假设有10个类别

# 定义整个网络模型
def create_network():
    x = pooling_layer_2(pooling_layer_1(conv_layer_1(input)))
    x = flat_layer(x)
    x = fc_layer_1(x)
    output = fc_layer_2(x)
    return output

model = create_network()

在这个例子中，卷积层捕获局部特征，而全连接层处理全局信息并生成最终的分类结果。两者的结合使得网络能够理解和识别更复杂的图像模式。