Import Keras and Tensorflow to develop deep learning FCN models

在Python中，`Keras` 和 `TensorFlow` 是两个常用的库，用于构建深度学习模型，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。FCN全称为Fully Convolutional Network，是一种常用于图像分割任务的特殊类型的CNN。

首先，你需要安装这两个库，如果你还没有安装，可以使用pip命令：

pip install tensorflow keras

接下来，你可以按照以下步骤导入它们：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 或者如果使用较新的API
import keras

Keras是一个高级神经网络API，它允许你在TensorFlow或Theano后端上快速构建和实验模型。`layers`模块提供了各种层的实例，如卷积层、池化层、全连接层等，而`models`模块则用于构建完整的模型结构。

如果你想创建一个基本的FCN，例如U-Net结构，你可能会这样开始：

def build_fcn(input_shape):
    inputs = keras.Input(shape=input_shape)
    
    # 添加一系列的卷积、池化等操作...
    conv1 = layers.Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu')(inputs)
    pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

    # 然后进行下采样并逐渐增加特征图的复杂度...
    # ...

    # 最后，将低分辨率特征映射与高分辨率输入结合，通常通过上采样实现
    upsample1 = layers.UpSampling2D(size=(2, 2))(...)  # 用合适的层替换...
    merge1 = layers.concatenate([upsample1, conv1])

    # 继续添加全连接层和激活函数...
    fcn_output = layers.Conv2D(1, kernel_size=1, activation='sigmoid')(merge1)  # 输出通常是单通道的，对于二分类问题

    return models.Model(inputs=inputs, outputs=fcn_output)