odel.add(Activation("softmax")) model.compile(loss = "categorical_crossentropy", optimizer = "rmsprop", metrics = ["accuracy"]) print("Target Size --> ", array_image.shape[:2])

这是一个关于深度学习模型编译和训练的代码片段，我可以回答这个问题。这段代码中，使用了 softmax 激活函数，采用了交叉熵损失函数和 RMSprop 优化器进行模型编译，同时使用准确率作为评估指标。最后，打印出了目标图像的大小。

相关问题

odel.eval() colors = pickle.load(open("/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/src/pallete", "rb")) # 成熟番茄世界坐标质心 picking_world = [] dis_w = 0 picking_s = 0 Pr = 0 offset = 30 stem_start_x = 0 stem_start_y = 0 depth_data = 0 # Streaming loop flag_det = 0 rospy.init_node('talker', anonymous=True) write_i = 0 times_det = 0 maturity_flag = 0

这段代码调用了`model.eval()`方法，将模型设置为评估模式。接着使用`pickle.load()`方法加载了一个文件，该文件的路径为`/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/src/pallete`，并将其结果赋值给`colors`变量。之后，定义了一些变量，包括`picking_world`、`dis_w`、`picking_s`、`Pr`、`offset`、`stem_start_x`、`stem_start_y`和`depth_data`。这些变量的初始值均为0。

接下来，调用了`rospy.init_node()`方法初始化了一个ROS节点，节点名称为`'talker'`，并设置为匿名节点。最后，定义了一些变量，包括`flag_det`、`write_i`、`times_det`和`maturity_flag`，它们的初始值均为0。

我在做模型定义，模型定义在一个函数中，最后返回model,在此之前添加其他层，可以用odel.add的形式吗

是的，您可以使用 `model.add()` 的形式在定义函数中添加其他层。在函数内部定义模型时，您可以根据需要添加任意数量的层。最后将模型返回即可。例如，下面是一个简单的例子：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation

def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, input_dim=100))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(10))
    model.add(Activation('softmax'))

    # 添加其他层
    model.add(Dense(128))
    model.add(Activation('relu'))

    return model

在上面的例子中，我们在 `build_model()` 函数中定义了一个简单的神经网络模型，然后添加了一个额外的 `Dense` 层。最后，将模型返回以供训练或预测。