model = sequential()作用属于卷积神经网络吗

是的，model = sequential()属于Keras库中的卷积神经网络模型。这个模型是一种基本的线性堆积模型，可以方便地用来搭建深度卷积神经网络。在该模型中，每个层都是通过add()方法添加到模型中，每个层都有自己特定的功能，比如卷积、池化、全连接等，可以根据实际需求灵活组合。

相关问题

model = Sequential() 注意力机制CNN+LSTM预测模型

这是一个使用注意力机制的CNN+LSTM预测模型的定义，其中model是一个Sequential模型对象。Sequential模型是一种按顺序构建的模型，可以逐层添加神经网络层。

在这个模型中，首先使用了一个卷积神经网络（CNN）层，该层可以提取输入数据的空间特征。

接着，在CNN层后面添加了一个长短期记忆网络（LSTM）层。LSTM层可以在序列数据中建模时序依赖关系，并记忆长期的上下文信息。

最后，为了引入注意力机制，你可以在LSTM层之后添加一个注意力层，该层可以自动学习并加权考虑输入序列的不同部分。

你可以根据自己的需求对模型进行调整和配置，例如添加更多的CNN或LSTM层，或者修改注意力层的结构。

keras用Sequential搭建的卷积神经网络导入交叉注意力机制代码python代码

以下是使用Sequential搭建卷积神经网络，并添加交叉注意力机制的Python代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.layers import Reshape, Lambda, multiply, add

# 创建Sequential模型
model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

# 将特征图展平为向量
model.add(Flatten())

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 定义交叉注意力机制
def cross_attention(inputs):
    x, y = inputs
    f = Dense(units=128, activation='relu')(y)
    g = Dense(units=128, activation='relu')(x)
    h = Dense(units=128, activation='relu')(x)
    s = Lambda(lambda z: K.batch_dot(z[0], K.permute_dimensions(z[1], (0, 2, 1))))([f, g])
    beta = Lambda(lambda z: K.softmax(z))(s)
    o = Lambda(lambda z: K.batch_dot(z[0], z[1]))([beta, h])
    return add([o, y])

# 添加交叉注意力机制层
model.add(Reshape((1, 128)))
model.add(Lambda(lambda x: K.expand_dims(x, axis=2)))
model.add(multiply([model.layers[-2].output, model.layers[-1].output]))
model.add(Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1)))
model.add(Reshape((128,)))
model.add(Lambda(lambda x: cross_attention([x, x])))

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

在上面的代码中，我们先使用Sequential搭建了一个卷积神经网络，然后定义了交叉注意力机制的函数`cross_attention`。接着，我们添加了交叉注意力机制层，其中使用了Keras中的一些Lambda层来实现交叉注意力机制的计算。最后，我们编译了模型并开始训练。