def cnn(rate, convDim, dim, optimizer): model = Sequential() model.add(Conv2D(2 * convDim, (5, 5), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) model.add(Conv2D(convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (2, 2), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=dim / 2, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) # model.add(Dense(256, kernel_initializer = 'uniform', activation='softmax')) model.add(Dense(7, kernel_initializer='uniform', activation='softmax')) model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model 把这个模型改为MobileNet

你可以使用Keras提供的MobileNet模型来替换原来的模型。MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，可以在计算资源有限的情况下进行高效的图像分类。

以下是一个使用MobileNet的示例代码：

from keras.applications import MobileNet
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten

def mobilenet(rate, dim, optimizer):
    base_model = MobileNet(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
    model = Sequential()
    model.add(base_model)
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(units=dim / 2, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dropout(rate / 2))
    model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dropout(rate / 2))
    model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dense(7, kernel_initializer='uniform', activation='softmax'))
    model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

在这个示例中，我们使用Keras的`MobileNet`模型作为基础模型，并在其之上添加了全连接层。由于MobileNet模型的输入大小为`224x224x3`，因此我们需要将输入大小调整为相应的大小。在这个示例中，我们使用`input_shape=(224, 224, 3)`来指定输入大小。

你可以将这个示例代码中的`rate`参数替换为你原来的代码中的`rate`参数，将`dim`参数替换为你原来的代码中的`dim`参数，将`optimizer`参数替换为你原来的代码中的`optimizer`参数。

请注意，MobileNet模型的输入大小是固定的，因此你需要将你的图像输入调整为`224x224x3`。你可以使用Keras的`ImageDataGenerator`类来进行图像预处理和增强，以适应MobileNet模型的要求。