fc_1 = tf.keras.layers.Dense(200, activation="relu", kernel_initializer='he_normal')(max_pooling_2_flat)

时间: 2023-05-21 14:05:39 浏览: 164
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tf_keras

这是一个 TensorFlow 的代码段，fc_1 是一个具有 200 个神经元的全连接层，使用 ReLU 作为激活函数，采用 He 正态分布初始化方法初始化权重矩阵。max_pooling_2_flat 是该层的输入。
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conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation="relu", name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs) max_pooling_1 = tf.keras.layers.MaxPool2D((2, 2), (2, 2), padding="same")(conv_1) conv_2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation="relu", name="conv_2", kernel_initializer='glorot_uniform')(max_pooling_1) max_pooling_2 = tf.keras.layers.MaxPool2D((2, 2), (2, 2), padding="same")(conv_2) max_pooling_2_flat = tf.keras.layers.Flatten()(max_pooling_2) fc_1 = tf.keras.layers.Dense(200, activation="relu", kernel_initializer='he_normal')(max_pooling_2_flat) outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation=None)(fc_1)

这是一个使用 TensorFlow 实现的卷积神经网络模型，由两个卷积层和两个最大池化层构成，还包括一个 Flatten 层和两个全连接层。该模型总共有 10 个输出节点，没有指定特定的激活函数。这个模型可以用于图像分类任务...

解释一下这段代码import pdb import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dense,Dropout,Flatten,GlobalAveragePooling2D np.set_printoptions(threshold=np.inf) class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

每个ResnetBlock包含两个卷积层和一个残差连接，其中第一个卷积层的输出经过BatchNormalization和ReLU激活函数后作为第二个卷积层的输入，第二个卷积层的输出经过BatchNormalization后和残差连接相加后再经过ReLU...

解释一下这段代码：class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

这段代码定义了两个类：ResnetBlock和ResNet18。ResnetBlock是ResNet18的基本模块，用于构建ResNet18的主体结构。ResnetBlock包含两个卷积层和批归一化层，以及一个残差路径。ResNet18是一个由ResnetBlock组成的深度...

能给我讲讲这段代码吗def tcnBlock(incoming, filters, kernel_size, dilation_rate): net = incoming identity = incoming # net = BatchNormalization()(net) # net = Activation('relu')(net) net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # net = BatchNormalization()(net) net = Activation('relu')(net) # net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # 计算全局均值 net_abs = Lambda(abs_backend)(net) abs_mean = GlobalAveragePooling1D()(net_abs) # 计算系数 # 输出通道数 scales = Dense(filters, activation=None, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(abs_mean) # scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu')(scales) scales = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(scales) scales = Lambda(expand_dim_backend)(scales) # 计算阈值 thres = keras.layers.multiply([abs_mean, scales]) # 软阈值函数 sub = keras.layers.subtract([net_abs, thres]) zeros = keras.layers.subtract([sub, sub]) n_sub = keras.layers.maximum([sub, zeros]) net = keras.layers.multiply([Lambda(sign_backend)(net), n_sub]) if identity.shape[-1] == filters: shortcut = identity else: shortcut = Conv1D(filters, kernel_size, padding='same')(identity) # shortcut（捷径） net = keras.layers.add([net, shortcut]) return net

1. 输入：incoming 是输入的时间序列数据。 2. 两个卷积层：每个卷积层包含了一个卷积操作和一个激活函数（LeakyReLU）操作。这两个卷积层的输出通道数为 filters，卷积核大小为 kernel_size，扩张率为 dilation_...

def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1) do1 = layers.Dropout(0.3)(pool1) # channel 2 inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2) bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2) pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2) do2 = layers.Dropout(0.3)(pool2) # channel 3 inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3) bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3) pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3) do3 = layers.Dropout(0.3)(pool3) # merge 1 merged = layers.Concatenate()([do1, do2, do3]) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 更改模型加入CBAM模块

conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) cbam1 = CBAM(bn1) pool1 = layers.MaxPooling2D...

def cnn(rate, convDim, dim, optimizer): model = Sequential() model.add(Conv2D(2 * convDim, (5, 5), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) model.add(Conv2D(convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (2, 2), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=dim / 2, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) # model.add(Dense(256, kernel_initializer = 'uniform', activation='softmax')) model.add(Dense(7, kernel_initializer='uniform', activation='softmax')) model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model 把这个模型改为MobileNet

model.add(Dense(units=dim / 2, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add...
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