input_1 = keras.Input(shape=(1292, 1)) x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1) x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) x = Conv1D(filters=16, kernel_size=7, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) output_1 = keras.layers.Flatten()(x) # TensorSpec(shape=(None, 160) model1 = keras.Model(inputs=input_1, outputs=output_1, name="fs_feature") model1.summary() #怎么改让输出为160维
时间: 2023-09-19 18:08:11 浏览: 48
在上述代码中,最后一层是通过`Flatten()`将多维的输出展平成了一维向量,因此输出的维度为`(None, 160)`,其中`None`表示可以接受任意数量的样本。如果希望输出的维度仍为`(None, 1, 160)`,可以在最后一层的参数中添加`reshape`操作,代码如下所示:
```
input_1 = keras.Input(shape=(1292, 1))
x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1)
x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', activation='relu')(x)
x = Conv1D(filters=16, kernel_size=7, strides=4, padding='same', activation='relu')(x)
x = keras.layers.Flatten()(x)
output_1 = keras.layers.Reshape((1, 160))(x)
model1 = keras.Model(inputs=input_1, outputs=output_1, name="fs_feature")
model1.summary()
```
在上述代码中,`Reshape((1, 160))`将一维向量重新变为了三维张量,其中第一维为样本数量,第二维为1,第三维为160。
相关问题
input_1 = keras.Input(shape=(24, 1)) x = keras.layers.Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1)分析输出
这段代码定义了一个输入shape为(24,1)的一维卷积神经网络。该网络的第一层是一个卷积层,其中卷积核数量为4,卷积核的大小为11,步长为9,padding方式为same,激活函数为ReLU。该卷积层的输入为输入张量input_1。
由于padding方式为same,输入张量的尺寸在经过卷积运算后和输出张量的尺寸相同,即(24,1)。
输出张量的尺寸可以通过以下公式计算:
$$\mathrm{(input\_size - kernel\_size + strides) / strides + 1}$$
其中,input_size为输入张量的尺寸,kernel_size为卷积核的大小,strides为卷积核的步长。根据上述公式,该卷积层的输出张量尺寸为:
$$\mathrm{(24 - 11 + 9) / 9 + 1} = 2$$
因此,该卷积层的输出张量的尺寸为(2,4)。其中,2表示序列长度,4表示卷积核数量。
输入为(none,20),none为时间步/样本数,20为特征数,下列代码参数怎么修改batch_size = 64 input_2 = keras.Input(shape=(batch_size, 20)) x = Conv1D(filters=16, kernel_size=12, strides=4, padding='causal')(input_2) x = MaxPooling1D(4)(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.4)(x) x = tcnBlock(x, 16, 3, 1) x = tcnBlock(x, 8, 3, 2) x = tcnBlock(x, 4, 3, 4) x = GlobalAveragePooling1D()(x) x = LayerNormalization()(x) output_2 = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) model2 = keras.Model(inputs=input_2, outputs=output_2) model2.summary()
如果想要修改batch_size为128,需要将input_2的shape修改为(shape=(128, 20))。修改后的代码如下:
```python
batch_size = 128
input_2 = keras.Input(shape=(batch_size, 20))
x = Conv1D(filters=16, kernel_size=12, strides=4, padding='causal')(input_2)
x = MaxPooling1D(4)(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.4)(x)
x = tcnBlock(x, 16, 3, 1)
x = tcnBlock(x, 8, 3, 2)
x = tcnBlock(x, 4, 3, 4)
x = GlobalAveragePooling1D()(x)
x = LayerNormalization()(x)
output_2 = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model2 = keras.Model(inputs=input_2, outputs=output_2)
model2.summary()
```