keras用sequential()搭建的卷积神经网络怎么使训练时学习率动态调整

您好！感谢您的提问。

如果您使用的是Keras的Sequential API，您可以使用`LearningRateScheduler`回调函数来动态地调整学习率。该回调函数在每个epoch开始时被调用，它接受一个函数作为参数，该函数根据当前epoch的索引返回应该使用的学习率。

下面是一个例子：

from keras.callbacks import LearningRateScheduler

def scheduler(epoch):
    # 定义学习率调整策略，这里以指数衰减为例
    initial_lr = 0.01
    k = 0.1
    lr = initial_lr * np.exp(-k*epoch)
    return lr

model = Sequential()
# 在模型中添加卷积层、池化层、全连接层等
# ...

# 使用LearningRateScheduler回调函数
lr_scheduler = LearningRateScheduler(scheduler)
callbacks_list = [lr_scheduler]

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=callbacks_list)

上述代码中，`scheduler`函数定义了学习率的调整策略，这里使用了指数衰减。在模型编译时，将`LearningRateScheduler`回调函数传递给`callbacks`参数，即可在训练过程中动态地调整学习率。

注意：在使用`LearningRateScheduler`时，需要确保每个epoch都调用该回调函数一次。如果您的训练集大小不能被batch size整除，则需要使用`fit_generator`函数，并在生成器中使用`yield`语句来生成每个batch。在这种情况下，您需要指定`steps_per_epoch`参数来确保每个epoch都被正确计数。

希望能对您有所帮助！