将631*256二维数字矩阵输入卷积神经网络的代码

以下是将一个631x256的二维数字矩阵输入卷积神经网络的Python代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D

# 构建输入数据
input_data = np.random.rand(1, 631, 256, 1)  # 随机生成一个1x631x256的输入矩阵

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(631, 256, 1)))
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), activation='relu'))

# 输入数据进行预测
output_data = model.predict(input_data)

# 输出预测结果的形状
print(output_data.shape)

在这个示例中，我们使用了Keras库来构建卷积神经网络模型。我们首先随机生成一个1x631x256的输入矩阵。然后，我们使用四个卷积层来处理输入数据。每个卷积层使用ReLU激活函数。最后，我们将输入数据输入到模型中，使用predict()方法进行预测，并输出预测结果的形状。