keras用Sequential搭建的卷积神经网络导入交叉注意力机制代码python代码

时间: 2023-10-16 12:07:17 浏览: 104
以下是使用Sequential搭建卷积神经网络,并添加交叉注意力机制的Python代码: ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from keras.layers import Reshape, Lambda, multiply, add # 创建Sequential模型 model = Sequential() # 添加卷积层和池化层 model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) # 将特征图展平为向量 model.add(Flatten()) # 添加全连接层 model.add(Dense(units=128, activation='relu')) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) # 定义交叉注意力机制 def cross_attention(inputs): x, y = inputs f = Dense(units=128, activation='relu')(y) g = Dense(units=128, activation='relu')(x) h = Dense(units=128, activation='relu')(x) s = Lambda(lambda z: K.batch_dot(z[0], K.permute_dimensions(z[1], (0, 2, 1))))([f, g]) beta = Lambda(lambda z: K.softmax(z))(s) o = Lambda(lambda z: K.batch_dot(z[0], z[1]))([beta, h]) return add([o, y]) # 添加交叉注意力机制层 model.add(Reshape((1, 128))) model.add(Lambda(lambda x: K.expand_dims(x, axis=2))) model.add(multiply([model.layers[-2].output, model.layers[-1].output])) model.add(Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))) model.add(Reshape((128,))) model.add(Lambda(lambda x: cross_attention([x, x]))) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ``` 在上面的代码中,我们先使用Sequential搭建了一个卷积神经网络,然后定义了交叉注意力机制的函数`cross_attention`。接着,我们添加了交叉注意力机制层,其中使用了Keras中的一些Lambda层来实现交叉注意力机制的计算。最后,我们编译了模型并开始训练。
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