conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) ba1 = BasicBlock(3, 16)(conv1) ba2 = BasicBlock(16, 32, stride=2)(ba1) att = BasicBlock1(32, 64, stride=2)(ba2)
时间: 2023-09-07 14:12:12 浏览: 32
这段代码定义了一个基于 ResNet 架构的神经网络模型,其中包含了多个卷积层和 BasicBlock 段。具体来说:
- `inputs` 是输入的数据张量。
- `conv1` 是一个包含 3 个卷积核,卷积核大小为 (7,7) 的卷积层,用于对输入数据进行卷积操作,并且激活函数为 ReLU,L2 正则化强度为 0.001。
- `ba1` 是一个 BasicBlock,其中输入通道数为 3,输出通道数为 16,通过对输入数据进行 2 次卷积操作实现特征提取,最后使用 skip connection 将输入数据与输出数据相加。
- `ba2` 是一个 BasicBlock,其中输入通道数为 16,输出通道数为 32,通过对输入数据进行 2 次卷积操作实现特征提取,并且步长为 2,用于对输入数据进行下采样,最后使用 skip connection 将输入数据与输出数据相加。
- `att` 是一个 BasicBlock,其中输入通道数为 32,输出通道数为 64,通过对输入数据进行 2 次卷积操作实现特征提取,并且步长为 2,用于对输入数据进行下采样,最后使用 skip connection 将输入数据与输出数据相加。
这些卷积层和 BasicBlock 段的堆叠,最终形成了一个深度神经网络模型。
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def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1) do1 = layers.Dropout(0.3)(pool1) # channel 2 inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2) bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2) pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2) do2 = layers.Dropout(0.3)(pool2) # channel 3 inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3) bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3) pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3) do3 = layers.Dropout(0.3)(pool3) # merge 1 merged = layers.Concatenate()([do1, do2, do3]) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model如何加入basic block
您可以在"MEAN_Spot"函数中加入basic block,可以通过以下步骤实现:
1. 定义basic block函数,例如:
```
def basic_block(inputs):
x = layers.Conv2D(8, (3,3), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)
x = layers.BatchNormalization()(x)
x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(x)
x = layers.Dropout(0.3)(x)
return x
```
2. 在"MEAN_Spot"函数中调用basic block函数,例如:
```
# channel 1
inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1))
conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1)
bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1)
pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1)
basic1 = basic_block(pool1)
# channel 2
inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1))
conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2)
bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2)
pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2)
basic2 = basic_block(pool2)
# channel 3
inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1))
conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3)
bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3)
pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3)
basic3 = basic_block(pool3)
# merge 1
merged = layers.Concatenate()([basic1, basic2, basic3])
```
3. 继续进行后续的模型构建和编译。
conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) 输入通道数怎么改
在这段代码中,`inputs` 是输入的数据张量,它的通道数由数据本身决定。如果你需要改变输入通道数,可以在 `inputs` 张量构建时进行修改。举个例子,如果你希望输入数据的通道数为 6,可以将代码修改为:
```python
inputs = layers.Input(shape=(height, width, 6))
conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)
```
这里的 `layers.Input()` 函数用于创建一个输入数据张量,其中 `shape` 参数指定了输入数据的形状,包括高度、宽度和通道数。将 `shape` 参数中的通道数设置为 6,即可创建一个包含 6 个通道的输入数据张量。然后,将这个输入张量作为 `layers.Conv2D()` 函数的输入,即可创建一个包含 3 个卷积核、卷积核大小为 (7,7) 的卷积层,它的输入通道数为 6,输出通道数为 3。