base_model = tf.keras.Model(input1, max3, name="3dcnn") # Build the base model base_model.summary() base_model.load_weights('Modelli/CNN_weights_Hipp_finale.h5', by_name=True) #base_model.load_weights('Modelli/CNN_VOID_weights_15.h5', by_name=True) base_model.trainable = False # 固定base_model的参数不进行训练 # Set the learning Rate initial_learning_rate = 0.0001 reduce_Rl=tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=2, verbose=1)

这段代码是用 Tensorflow 构建一个 3D CNN 的模型，并加载了之前训练好的权重。其中，`input1` 是输入的数据，`max3` 是经过卷积池化后得到的特征向量。`base_model.trainable = False` 表示将模型中的参数固定不进行训练。`initial_learning_rate` 表示学习率的初始值。`reduce_Rl` 是一个回调函数，用于在训练过程中动态地调整学习率。具体来说，当验证集上的损失不再下降时，学习率将按照因子 `factor` 进行衰减，`patience` 表示等待的轮数。