写用于故障诊断的一维胶囊网络代码适用于keras=2.7

好的，以下是用于故障诊断的一维胶囊网络的 Keras 2.7 代码：

from keras import layers, models

# 定义输入层
input_shape = (None, 1)  # 一维输入，长度任意
inputs = layers.Input(shape=input_shape)

# 第一个卷积层，用于提取特征
conv1 = layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(inputs)

# 第二个卷积层，进一步提取特征
conv2 = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(conv1)

# 定义胶囊层
num_capsule = 5  # 胶囊数
dim_capsule = 16  # 每个胶囊的维度
capsule = layers.Capsule(num_capsule=num_capsule, dim_capsule=dim_capsule, routings=3)(conv2)

# 将胶囊层的输出展平，用于分类
flatten = layers.Flatten()(capsule)

# 全连接层，用于分类
fc1 = layers.Dense(units=128, activation='relu')(flatten)
fc2 = layers.Dense(units=64, activation='relu')(fc1)
outputs = layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')(fc2)

# 定义模型
model = models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

这是一个简单的胶囊网络，由两个卷积层和一个胶囊层组成。输入数据是一维的，可以是时间序列数据或者其它一维数据。胶囊层用于提取特征，并输出分类结果。在此代码基础上，可以根据具体需求进行修改和优化。