cnn_model = Model(inputs=inputs,outputs = x)中，怎么通过Model函数将输入和输出连接起来

在Keras中，可以使用Model函数将多个层连接起来形成一个完整的模型。在这个例子中，inputs和x分别表示卷积神经网络模型的输入层和输出层，通过`Model(inputs=inputs,outputs = x)`将它们连接起来。这样，就创建了一个完整的卷积神经网络模型，其输入为inputs，输出为x。在实际使用中，可以通过编译该模型并训练它来完成特定的任务，如图像分类、目标检测等。

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解释inputs = Input(shape=(100,100,3)) # 定义模型的输入层，输入是张量为100*100的RGB图像。 x = Conv2D(8, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(inputs) # 把卷积层的输出保存在x中 x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x) x = Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(x) x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x) x = Conv2D(32, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(x) x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x) x = Flatten()(x) x = Dense(120, activation='relu')(x) x = Dense(84, activation='relu')(x) x = Dense(10, activation='softmax')(x) cnn_model = Model(inputs=inputs,outputs = x)

这段代码是用Keras定义了一个卷积神经网络模型。首先，输入层的形状为(100,100,3)，表示输入的图像大小为100*100，通道数为3（RGB）。接着，通过Conv2D函数定义了3个卷积层，每个卷积层都是由5*5的卷积核和ReLU激活函数组成的。在每个卷积层后面都有一个MaxPooling2D层，用于下采样和减少特征图的大小。最后，将特征图展平成一维向量，并通过Dense层连接3个全连接层，其中最后一个全连接层使用softmax激活函数输出分类结果。最后，通过Model函数将输入和输出连接起来，形成一个完整的卷积神经网络模型。

用自己创建的CNN模型进行特征提取时，下面代码output_tensor = model(input_tensor) new_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)中，需要提供两个输入参数（1，6，1440，1440）和（1，37）传递给模型，代码怎么修改

根据你提供的代码，我们可以猜测你的模型是一个接受 4 维输入数据（batch_size, channel, height, width）和一个 2 维输入数据（batch_size, feature_num）的模型，因此需要对输入数据进行修改。如果你想传递两个输入参数，可以考虑使用 Keras 的函数式 API，代码如下所示：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input

# 输入数据
input_tensor1 = Input(shape=(6, 1440, 1440))
input_tensor2 = Input(shape=(37,))

# 模型
output_tensor = model([input_tensor1, input_tensor2])
new_model = Model(inputs=[input_tensor1, input_tensor2], outputs=output_tensor)

在上述代码中，我们分别创建了两个输入张量 `input_tensor1` 和 `input_tensor2`，并将它们传递给模型中。然后，我们使用这两个输入张量来计算输出张量 `output_tensor`，并且使用 Keras 的函数式 API 创建新的模型。新模型的输入为 `[input_tensor1, input_tensor2]`，输出为 `output_tensor`。