res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1)是什么意思

时间: 2023-10-04 18:05:46 浏览: 80
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关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍

这段代码是使用Keras实现的一维卷积神经网络中的一个层，它包含了一个1维卷积层和一个连接层。其中，Conv1D层对输入的数据进行了一维卷积，使用了大小为1的卷积核，64个卷积核，激活函数为ReLU。在这一层中，原始输入数据是一个三维张量，第一维表示样本数量，第二维表示时间步数，第三维表示每个时间步的特征数量。由于卷积层仅能接受二维输入数据，所以使用tf.expand_dims函数将原始数据的第三个维度扩展为一个新的维度，最终将原始输入数据变成了一个四维张量。然后，将该层的输出和原始输入数据拼接在一起，以增加模型的复杂度和特征提取能力。这里使用了concatenate函数，并指定了拼接的维度为最后一个维度。
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res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) 是什么意思

具体来说，它使用大小为 1 的卷积核（kernel_size=1），将输入的每个时序步（即数据的第二个维度）上的特征进行卷积，输出 64 个卷积核的特征（filters=64），并使用 ReLU 激活函数进行激活（activation='relu'）。...

cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1))

这段代码的作用是对原始风电功率序列进行卷积操作，提取序列中的特征信息。首先，将原始序列的第一个维度切片，得到除第一个时间步外的其它时间步的数据。接着，通过 for 循环遍历时间步，将每个时间步的数据利用...

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1)

接着，使用 Conv1D 函数进行卷积操作，使用 Dense 函数添加一个全连接层，再使用 Conv1D 函数添加一个 1x1 的卷积层。最后，使用 concatenate 函数将输出结果和原始输入数据中的第一个特征进行拼接，得到最终的输出...

cominput = origin_input[:, :, 1:] # 分解所得分量构成的序列 time_step*N output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) # 拼接所得结果经全连接层进行降维&转换 """ 基于原始风电功率序列,强化对原始风电功率序列特征的提取,类似于残差连接,采用1*1卷积 """ res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1))

这段代码是对原始风电功率序列进行特征提取的过程。...最后，采用1*1的卷积对原始风电功率序列进行卷积操作，得到一个与特征图维度相同的结果，这个结果与特征图进行残差连接，得到最终的特征表示。

concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1)是什么意思

concatenate([Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) 其中，cominput是输入数据，...

output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output)是什么意思

其中，kernel_size=3 表示卷积核的大小为 3，filters=64 表示卷积层输出的通道数为 64，padding='same' 表示在卷积操作时使用“same”填充方式，保持输出和输入的维度相同。Dense(64, activation='relu') ...

请将此代码修改为tensorflow2.7，cuda11.2版本的代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, ReLU from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载MNIST数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=3) y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # 构建LeNet-5模型 model = Sequential([ Conv2D(6, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Conv2D(16, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Flatten(), Dense(units=120, activation='relu'), Dense(units=84, activation='relu'), Dense(units=10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=30, validation_data=(x_test, y_test)) # 在测试集上输出精度 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc)

x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=3) y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # Define LeNet-5 ...

详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置，以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释

10. tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])：对卷积结果进行最大池化，并去除不必要的维度。 11. tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)：将池化结果送入全连接层...

time_distributed = time_distributed_layer(posecd) ValueError: Input tensor must be of rank 3, 4 or 5 but was 2

time_distributed_layer = TimeDistributed(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu')) time_distributed = time_distributed_layer(posecd) 这里我们使用了tf.expand_dims()函数将posecd张量...

File "C:\Users\200511672\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 305, in assert_input_compatibility str(K.ndim(x))) ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_1: expected ndim=4, found ndim=3

conv_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')(input_tensor) 这里我们使用 tf.expand_dims 函数将一个 3D 张量扩展为 4D 张量，然后将其作为卷积层的输入张量。...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch，学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

这段代码是用来训练一个深度学习模型的代码，使用了Keras和Tensorflow进行模型的搭建、训练和保存。该模型包含了卷积层、批量归一化层、Dropout层、LSTM层和全连接层，并且最终使用softmax激活函数得到预测的类别。...

ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (60000, 28, 28)

model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='...

用tesnsorflow的keras实现attention_3d_block+TCN模型预测波士顿房价，过去5步预测未来1步

d = Conv1D(filters=n_filters, kernel_size=kernel_size, dilation_rate=dilation_rate, padding='causal')(input_layer) d = Activation('relu')(d) d = Dropout(0.2)(d) return d n_filters = 64 kernel_...
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