孪生网络识别两张照片相似度的简单代码

孪生网络，也称为Siamese Network，是一种用于比较输入对（比如图片对）并判断它们是否相似的深度学习架构。以下是使用Keras库创建一个简单的双胞胎卷积神经网络（CNN）进行图像相似度匹配的一个简短代码示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义共享的卷积层部分
input_shape = (img_height, img_width, channels)
base_model = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(Input(shape=input_shape))
base_model = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(base_model)

# 将两个相同的卷积层连接在一起
left_input = Input(shape=input_shape)
right_input = Input(shape=input_shape)
merged = Concatenate()([base_model(base_model(left_input)), base_model(right_input)])

# 添加全连接层
merged = Flatten()(merged)
merged = Dense(128, activation='relu')(merged)

# 输出层，二分类判断相似度
output = Dense(1, activation='sigmoid', name='similarity')(merged)

# 创建模型
siamese_network = Model(inputs=[left_input, right_input], outputs=output)

# 编译模型（这里假设你有标签数据来指导训练）
siamese_network.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
siamese_network.fit([train_pairs[:, 0], train_pairs[:, 1]], train_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

# 使用模型预测相似度
similarity_score = siamese_network.predict([query_image, comparison_image])

在这个例子中，`train_pairs`是一个包含图像对的数组，`train_labels`是对应于每个图像对的真实相似度标签。注意实际应用中你需要调整网络结构、优化器、损失函数等参数，并准备合适的预处理步骤。