CNN多输入数据预测 python
时间: 2023-10-22 13:06:46 浏览: 49
如果你要使用CNN模型进行多输入数据预测,可以使用Keras框架来实现。以下是一个简单的示例代码:
```python
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 定义输入1和输入2
input1 = Input(shape=(32, 32, 3))
input2 = Input(shape=(10,))
# 构建卷积神经网络
x1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input1)
x1 = MaxPooling2D((2, 2))(x1)
x1 = Flatten()(x1)
# 构建全连接神经网络
x2 = Dense(16, activation='relu')(input2)
# 合并两个网络的输出
merge = concatenate([x1, x2])
# 构建输出层
output = Dense(1, activation='sigmoid')(merge)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit([input1_data, input2_data], output_data, epochs=10, batch_size=32)
```
注意,这里我们使用了两个输入,一个是32x32x3的图像,另一个是10个元素的一维向量。我们首先对图像进行卷积和池化操作,然后将其展平。然后,我们对第二个输入进行全连接操作。最后,我们将两个网络的输出合并起来,并通过一个sigmoid激活函数得到输出。在训练模型时,我们需要将两个输入数据分别传入模型。