逐句注释model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=ir_img.shape)) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear'))

好的，我来逐行注释一下这段代码：

model = tf.keras.Sequential()  # 创建一个Sequential模型

Sequential模型是一种Keras模型，可以按顺序将各种神经网络层堆叠在一起，构建深度学习模型。

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=ir_img.shape))

添加一个卷积层(Conv2D)，该层有32个过滤器(filter)，每个过滤器大小为3x3，使用ReLU激活函数(activation='relu')，输入的形状为ir_img.shape。这一层用于从输入的图像中提取特征。

model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

添加一个池化层(MaxPooling2D)，该层使用2x2的窗口进行最大值池化，将特征图的大小缩小一半。这一层的作用是减小特征图的维度，提高模型的计算效率，避免出现过拟合。

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu'))

添加另一个卷积层(Conv2D)，该层有64个过滤器(filter)，每个过滤器大小为3x3，使用ReLU激活函数(activation='relu')。这一层进一步提取特征，加深模型的复杂度。

model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

再次添加一个池化层(MaxPooling2D)，使用2x2的窗口进行最大值池化，将特征图的大小缩小一半。

model.add(tf.keras.layers.Flatten())

添加一个展平层(Flatten)，将特征图展平成一维的向量，为后续的全连接层做准备。

model.add(tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu'))

添加一个全连接层(Dense)，该层有100个神经元，使用ReLU激活函数(activation='relu')。这一层用于学习特征之间的关系，增强模型的泛化能力。

model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear'))

添加一个输出层(Dense)，该层有2个神经元，使用线性激活函数(activation='linear')。这一层用于输出模型的预测结果，对于二分类问题，通常使用sigmoid函数对输出结果进行二元分类。但这里使用线性激活函数，输出的结果是一个实数，需要在后续的训练过程中通过损失函数进行优化。