写一段用于故障诊断的一维胶囊网络代码keras并训练

好的，以下是一段用于故障诊断的一维胶囊网络代码keras并训练的示例：

import numpy as np
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
X = np.load('data.npy')
y = np.load('labels.npy')

# 将标签进行 one-hot 编码
y = to_categorical(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型
input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2])
n_class = y_train.shape[1]
routings = 3
model = CapsNet(input_shape=input_shape, n_class=n_class, routings=routings).model()

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
batch_size = 32
epochs = 50
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test))

# 保存模型
model.save('model.h5')

这段代码加载了数据，将标签进行了 one-hot 编码，划分了训练集和测试集，定义了一个胶囊网络模型并进行编译。接着使用训练集对模型进行训练，并在测试集上进行验证。最后将训练好的模型保存为 `model.h5` 文件。你需要根据自己的数据和实际情况调整模型的参数，比如 batch_size 和 epochs 等。