keras怎么用sequential搭建双通道卷积神经网络python代码

以下是使用 `Sequential` 搭建双通道卷积神经网络的 Python 代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个 Sequential 模型
model = Sequential()

# 添加第一个卷积层和池化层，输入为 32*32 的 RGB 图像
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加第二个卷积层和池化层，输入为 32*32 的灰度图像
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加平坦层和全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们首先创建一个 Sequential 模型，然后添加了两个卷积层和池化层。第一个卷积层和池化层输入为 32*32 的 RGB 图像，第二个卷积层和池化层输入为 32*32 的灰度图像。接着，我们添加了一个平坦层和两个全连接层，最后编译模型。