给出python 代码
时间: 2023-07-09 14:51:28 浏览: 79
以下是一个简单的示例代码,演示如何在Python中实现1D-CNN和2D-CNN结合的网络。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, Conv2D, MaxPooling1D, MaxPooling2D, Concatenate, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
# 定义输入层
input1 = Input(shape=(100, 1)) # 时间序列数据
input2 = Input(shape=(28, 28, 1)) # 2D图像数据
# 定义1D-CNN层
conv1d = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input1)
pool1d = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1d)
# 定义2D-CNN层
conv2d = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input2)
pool2d = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2d)
# 定义特征融合层
concat = Concatenate()([Flatten()(pool1d), Flatten()(pool2d)])
# 定义全连接层
dense = Dense(units=128, activation='relu')(concat)
# 定义输出层
output = Dense(units=10, activation='softmax')(dense)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
这个示例代码中,我们定义了一个包含1D-CNN和2D-CNN的网络。其中,1D-CNN层用于处理时间序列数据,2D-CNN层用于处理图像数据。特征融合层将1D-CNN和2D-CNN提取的特征进行融合,全连接层用于分类,输出层用于输出分类结果。最后,我们使用Keras的Model类编译模型,并指定优化器、损失函数和评估指标。
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