keras网络中GlobalMaxPooling2D输出怎么衔接Conv1d层

在Keras中，GlobalMaxPooling2D层输出的是一个二维张量，即每个通道的最大值。如果要将其衔接到Conv1D层中，需要将其转换为一维张量。可以使用Flatten层来将其展开为一维张量，然后再将其输入到Conv1D层中。具体代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling2D, Flatten

model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(GlobalMaxPooling2D())
model.add(Flatten())
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))

在上面的代码中，我们先使用Conv2D层对输入进行处理，然后接一个GlobalMaxPooling2D层得到二维张量，接着使用Flatten层将其展开为一维张量，最后使用Conv1D层进行处理。