keras 三维数组输入

在 Keras 中处理三维数组输入通常需要使用 3D 卷积神经网络（CNN）模型。以下是一个处理三维数组输入的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv3D, MaxPooling3D, Flatten, Dense

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加一个三维卷积层
model.add(Conv3D(filters=32, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu', input_shape=(width, height, depth, channels)))

# 添加一个三维最大池化层
model.add(MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2)))

# 添加扁平化层
model.add(Flatten())

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

# 添加分类器输出层
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这里 `input_shape` 参数需要指定输入数据的形状，其中 `width`、`height`、`depth` 分别表示宽度、高度和深度，而 `channels` 表示通道数。