用keras搭建两个双输入通道的卷积神经网络python代码
时间: 2023-09-17 17:08:41 浏览: 46
好的,下面是一个用Keras搭建的双输入通道的卷积神经网络的Python代码示例:
```python
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, concatenate
# 定义输入1
input1 = Input(shape=(28,28,1))
# 定义第一个卷积层和池化层
conv1_1 = Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(input1)
pool1_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1_1)
# 定义输入2
input2 = Input(shape=(28,28,1))
# 定义第二个卷积层和池化层
conv2_1 = Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(input2)
pool2_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv2_1)
# 将两个池化层合并
merged = concatenate([pool1_1, pool2_1])
# 定义全连接层
flatten = Flatten()(merged)
dense1 = Dense(128, activation='relu')(flatten)
output = Dense(10, activation='softmax')(dense1)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
在这个示例中,我们定义了两个输入:`input1`和`input2`,分别代表两个通道的输入数据。然后,我们分别对两个输入进行卷积和池化操作,得到`pool1_1`和`pool2_1`,再将它们合并成一个张量`merged`。最后,我们将`merged`输入到全连接层中,并输出结果。
注意,这个示例中我们使用了`concatenate`函数来合并两个张量,也可以使用`add`函数来实现加法合并。如果需要更复杂的合并操作,可以使用`Lambda`层来定义自定义合并函数。