卷积层怎么和全连接层相连

在卷积神经网络中，卷积层和全连接层是通过扁平化（Flatten）操作相连的。具体来说，当卷积层处理完输入数据后，输出的特征图是一个三维张量，即(batch_size, height, width, channels)，其中batch_size表示输入的样本数，height和width表示特征图的高度和宽度，channels表示特征图的通道数。这时候需要将特征图展开成一个一维的张量，即(batch_size, height * width * channels)，然后将其作为全连接层的输入。这样，卷积层和全连接层就可以连接起来了。

在代码实现中，可以使用Flatten层来实现扁平化操作，例如在Keras中，可以如下代码将卷积层和全连接层连接起来：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

其中，Conv2D层和MaxPooling2D层是卷积层和池化层，Flatten层是扁平化层，Dense层是全连接层。