卷积层代码演示
时间: 2023-07-02 22:18:48 浏览: 51
以下是使用Keras实现一个简单的卷积层的代码演示:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
# 定义一个简单的卷积层模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
# 打印模型结构
model.summary()
```
这个模型包含一个卷积层,它有32个卷积核,每个卷积核的大小为3×3,激活函数为ReLU,并且输入图像的大小为28×28×1。使用model.summary()方法可以打印出模型的结构:
```
Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_1 (Conv2D) (None, 26, 26, 32) 320
=================================================================
Total params: 320
Trainable params: 320
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
```
可以看到,这个卷积层的输出形状为(None, 26, 26, 32),意味着它生成了32个大小为26×26的特征图。参数数量为320,其中包括卷积核的权重和偏置项。
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