efficientv2与bi-lstm连接 代码

以下是一个示例代码，展示了如何将EfficientNetV2和Bi-LSTM结合起来，以进行图像标注任务：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Bidirectional, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.applications.efficientnet import EfficientNetB0

# 定义输入
image_input = Input(shape=(224, 224, 3))
caption_input = Input(shape=(None,))

# 定义EfficientNetV2模型
base_model = EfficientNetB0(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=image_input)

# 提取图像特征
image_features = base_model.output

# 定义Bi-LSTM模型
caption_model = Bidirectional(LSTM(128))(caption_input)

# 将图像特征和文本特征进行连接
merged = Concatenate()([image_features, caption_model])

# 添加全连接层
output = Dense(1024, activation='relu')(merged)
output = Dense(512, activation='relu')(output)
output = Dense(256, activation='relu')(output)
output = Dense(vocab_size, activation='softmax')(output)

# 定义模型
model = Model(inputs=[image_input, caption_input], outputs=output)

在上述代码中，我们首先定义了图像和文本的输入。然后，使用EfficientNetB0模型提取图像特征，使用Bidirectional LSTM模型处理文本特征。最后，将两个模型的输出通过Concatenate层进行连接，并在其上添加几个全连接层。最终的输出是一个大小为vocab_size的softmax层，用于预测图像标注的单词。