def cnn_model(image): temp = fluid.layers.conv2d(input=image, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=128, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') temp = fluid.layers.dropout(temp, dropout_prob=0.1) fc1 = fluid.layers.fc(input=temp, size=128, act="leaky_relu") fc2 = fluid.layers.fc(input=fc1, size=32, act="leaky_relu") drop_fc2 = fluid.layers.dropout(fc2, dropout_prob=0.1) predict = fluid.layers.fc(input=drop_fc2, size=1, act=None) predict = fluid.layers.tanh(predict / 4) return predict

这是一个使用卷积神经网络（CNN）构建的模型。它接受一个图像作为输入，并通过一系列的卷积层、激活函数、池化层和全连接层来提取图像的特征并进行分类。

首先，输入图像经过一个32个过滤器、大小为5x5的卷积层，步长为2，使用ReLU激活函数进行特征提取。然后，再经过一个相同的卷积层进行进一步的特征提取。接下来，再经过一个64个过滤器、大小为5x5的卷积层和一个3x3的池化层。之后，再经过一个64个过滤器、大小为3x3的卷积层和一个1x1的池化层。

接下来，通过一个128个神经元的全连接层和一个32个神经元的全连接层进行特征融合和分类。在全连接层之后，使用了0.1的dropout来减少过拟合。最后，通过一个只有一个神经元的全连接层输出预测结果，并使用tanh函数将输出值缩放到[-1,1]范围内。

这个模型还有一些被注释掉的代码，可能是之前尝试过的其他网络结构或参数设置。