model.add(Conv1D(filters=64,kernel_size=2, activation='relu', strides=2))

时间: 2024-05-31 12:13:21 浏览: 138
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对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

这行代码是在使用Keras中的Conv1D层来创建一个卷积神经网络模型。该层有以下参数： - filters：整数，输出空间的维度（即卷积中卷积核的数量）。 - kernel_size：整数或由单个整数构成的列表/元组，指定卷积核的空间或时间维度的长度。 - activation：激活函数的名称或可调用对象。在这里是ReLU激活函数。 - strides：整数或由单个整数构成的列表/元组，指定卷积沿空间或时间每次移动的步长。 这一行代码的作用是在输入数据上应用一个包含64个过滤器、过滤器大小为2且步长为2的卷积层，并使用ReLU激活函数进行非线性变换。
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解决keras使用cov1D函数的输入问题

model.add(Conv1D(8, kernel_size=3, strides=1, padding='same', input_shape=(x_train.shape[1], 1))) **第三步：处理目标变量的维度** 如果目标变量（如y或t）的形状与处理后的输入数据不匹配，也应进行...
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lecture5_2-文本特征提取1

conv_2 = Conv2D(num_filters, kernel_size=(filter_sizes[2], embedding_dim), padding='valid', kernel_initializer='normal', activation='relu')(reshape) # 对每个卷积层进行最大池化 maxpool_0 = MaxPool2D...

帮我用pytorch改写：def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(100, 12))) model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(64, return_sequences=True))) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=1, kernel_size=16, strides=1, padding='same', activation='tanh')) model.add(layers.Permute((2, 1))) return model def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(1, 400))) model.add(layers.Permute((2, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1)) return model

nn.Conv1d(64, 64, kernel_size=16, stride=1, padding=8), nn.LeakyReLU(), nn.Upsample(scale_factor=2), nn.Conv1d(32, 32, kernel_size=16, stride=1, padding=8), nn.LeakyReLU(), nn.Conv1d(16, 16, ...

model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.ZeroPadding2D(((1,2),(1,2)),input_shape=(224,224,3))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 48, kernel_size = (11,11), strides = 4, activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax'))这段代码什么意思

- 第 2 层是卷积层，包含了 48 个 11x11 的卷积核，步长为 4，使用 ReLU 激活函数。 - 第 3 层是最大池化层，使用 3x3 的池化窗口，步长为 2。 - 第 4 层是卷积层，包含了 128 个 5x5 的卷积核，使用 "same" 填充...

x1 = Conv1D(filters=16, kernel_size=32, strides=1, activation='relu',name='conv1dn1')(inp1)#inp1是函数调用时输入的参数 x1 = BatchNormalization()(x1) x1 = MaxPooling1D(pool_size=8, strides=8,name='max_pooling1dn3')(x1) x1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=32, strides=1, activation='relu',name='conv1dn4')(x1) x1 = BatchNormalization()(x1) x1 = MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1)(x1) x1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=32, strides=1, activation='relu')(x1) x1 = BatchNormalization()(x1) x1 = MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1)(x1) x1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, activation='relu')(x1) x1 = BatchNormalization()(x1) x1 = MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1)(x1) x1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, activation='relu')(x1) x1 = BatchNormalization()(x1) x1 = MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1)(x1)

1. x1 = Conv1D(filters=16, kernel_size=32, strides=1, activation='relu',name='conv1dn1')(inp1)：这行代码定义了一个一维卷积层，包括16个过滤器（filters），每个过滤器的大小为32，步长（strides）为1，...

input_1 = keras.Input(shape=(1292, 1)) x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1) x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) x = Conv1D(filters=16, kernel_size=7, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) output_1 = keras.layers.Flatten()(x) # TensorSpec(shape=(None, 160) model1 = keras.Model(inputs=input_1, outputs=output_1, name="fs_feature") model1.summary() #怎么改让输出为160维

x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1) x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) x = Conv1D(filters=16...

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, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=2 * dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=2 * dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) # model.add(Dense(256, kernel_initializer = 'uniform', activation='softmax')) model.add(Dense(7, kernel_initializer='uniform', activation='softmax')) ###############################改组数 model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model 减少这个模型的神经元数量

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=...

conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation="relu", name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs)

filters 参数指定卷积核数量，kernel_size 参数指定卷积核的大小，strides 参数指定步长大小。padding 参数控制填充方式。activation 参数指定激活函数。kernel_initializer 参数则指定卷积核初始化方式。

from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, LSTM, Dense, BatchNormalization, Activation, Reshape model = Sequential() model.add(Conv1D(numFilters, filterSize, padding='same', input_shape=inputSize)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=2)) model.add(Conv1D(numFilters, filterSize, padding='same')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=4, strides=2)) model.add(Conv1D(2numFilters, filterSize, padding='same')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=4, strides=2)) model.add(Conv1D(2numFilters, filterSize, padding='same')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=4, strides=2)) model.add(Flatten()) model.add(Reshape((1, -1))) model.add(LSTM(numHiddenUnits, return_sequences=False)) model.add(Dense(numClasses, activation='softmax'))改写成适合处理一维异常流量的代码

Conv1D(filters=2*numFilters, kernel_size=filterSize, padding='same'), BatchNormalization(), Activation('relu'), MaxPooling1D(pool_size=4, strides=2), Conv1D(filters=2*numFilters, kernel_size=...

model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', strides=1, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) # input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]) model.add(MaxPooling1D(pool_size=1)) model.add(LSTM(16, return_sequences=True)) model.add(LSTM(8, return_sequences=False)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mse', optimizer='adam')能给我解释一下这段代码吗？需要一点学术性的语音？

该层有32个过滤器(filters)，每个过滤器大小为3(kernel_size)，填充方式为“same”，步长为1(strides)，激活函数为ReLU，输入形状为(X_train.shape[1], X_train.shape[2])，即时间序列的长度和特征数。 接下来，...

model.add(Input((window_size, fea_num))) model.add(Reshape((window_size, fea_num, 1))) model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=1, padding="same")) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Reshape((window_size, -1))) model.add(GRU(10, return_sequences=True)) model.add(GRU(20, return_sequences=True)) model.add(Attention(50)) model.add(Dense(10, activation="relu")) model.add(Dense(1)) print(model.summary()) 什么意思？

接下来通过Reshape层将输入的tensor变成四维的形状(window_size, fea_num, 1)，以便于后面使用Conv1D层进行卷积操作。然后使用Conv1D层进行卷积操作，使用MaxPooling2D层进行池化操作，使用Dropout层进行随机失活。...

input0 = Input(shape=(look_back,dim)) con1 = Conv1D(filters=2, kernel_size=2, padding='same', strides=1,activation='relu')(input0) con2 = Conv1D(filters=2, kernel_size=3, padding='same', strides=1, activation='relu')(input0) con3 = Conv1D(filters=2, kernel_size=4, padding='same', strides=1, activation='relu')(input0) con4 = Conv1D(filters=2, kernel_size=5, padding='same', strides=1, activation='relu')(input0) con5 = Conv1D(filters=2, kernel_size=6, padding='same', strides=1, activation='relu')(input0) output_combined = concatenate([con1, con2, con3,con4,con5], axis=2)请问这个代码是多尺度卷积msc吗

它使用了一维卷积（Conv1D）操作，并定义了多个不同尺寸的卷积核进行特征提取。每个卷积层（con1到con5）使用不同的卷积核大小（2到6），并且具有相同的过滤器数量（2），填充方式为'same'，步长为1，并且激活...

h_conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=8, strides=4, padding='same', activation="relu")(s)

这段代码是使用TensorFlow 2.0中的Keras API定义了一个卷积层，其中包含32个卷积核，每个卷积核大小为8x8，步长为4，填充方式为"same"，即用0填充边缘，激活函数为ReLU。输入张量s应该是一个4维张量，即(batch_size,...

conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters = 64,kernel_size=(5,5),strides=(2,2), padding='same', activation='relu', name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs) conv_2 = tf.keras.layers.Conv2D(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation='relu', name="conv_2", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_1) add_noise = tf.add(conv_2,np.random.normal(0,0.1,(32,7,7,128))) conv_3 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_3", kernel_initializer='glorot_uniform')(add_noise) conv_4 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_4", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_3) outputs = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,(5,5),(1,1),padding='same', activation='tanh', name="outputs", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_4)

其中，Conv2D 和 Conv2DTranspose 分别表示卷积层和反卷积层，filters 表示卷积核的数量，kernel_size 和 strides 分别表示卷积核的大小和步长，padding 表示是否进行边界填充，kernel_initializer 表示卷积核的初始...

input_1 = keras.Input(shape=(24, 1)) x = keras.layers.Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1)分析输出

$$\mathrm{(input\_size - kernel\_size + strides) / strides + 1}$$ 其中，input_size为输入张量的尺寸，kernel_size为卷积核的大小，strides为卷积核的步长。根据上述公式，该卷积层的输出张量尺寸为： $$\...

我有一个单步模型，若改为多步预测，如何修改 ： input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) conv1 = Conv1D(filters=128 , kernel_size=config.CK, strides=1, activation='relu') # for input1 # 多输入权重共享 conv2 = Conv1D(filters=128 , kernel_size=config.CK, strides=config.CK, activation='relu') # for input2 conv2.set_weights(conv1.get_weights()) # at least use same weight # CNN conv1out = conv1(input1) conv1out = Dropout(config.dropout)(conv1out) # RNN lstm1out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv1out) lstm1out = Dropout(config.dropout)(lstm1out) # Input2: long-term time series with period input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # CNN conv2out = conv2(input2) conv2out = Dropout(config.dropout)(conv2out) # RNN lstm2out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv2out) lstm2out = Dropout(config.dropout)(lstm2out) lstm_out = concatenate([lstm1out,lstm2out]) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) #x = BatchNormalization() #x = Activation('relu')(x) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

conv2 = Conv1D(filters=128 , kernel_size=config.CK, strides=config.CK, activation='relu') # for input2 conv2.set_weights(conv1.get_weights()) # at least use same weight # CNN conv1out = conv1(input1)...

x = layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same', activation='relu')(x)

这段代码使用了 Keras 中的 Conv2D 层，该层对输入进行二维卷积操作，生成输出特征图。...- activation='relu'：激活函数，这里使用 ReLU 函数激活。 这段代码的作用是对输入进行一次卷积操作，生成输出特征图。

model = Sequential() # 构建序惯模型 model.add( Conv1D(filters=int(pos[0]), kernel_size=kernel_size, input_shape=input_shape, padding='valid')) # 1维卷积层 model.add(Activation('relu')) # 激活函数 model.add(BatchNormalization()) # 批标准化 model.add(MaxPooling1D(strides=1, padding='same')) # 1维最大池化层 model.add( Conv1D(filters=int(pos[0]), kernel_size=kernel_size, input_shape=input_shape, padding='valid')) # 1维卷积层 model.add(Flatten()) # 展平层 model.add(Dense(1)) # 输出层

需要注意的是，这个模型中使用的 Conv1D 层的 filters 参数、kernel_size 参数等需要根据实际问题进行调整，以达到更好的模型性能。同时，在训练模型时，需要指定损失函数、优化器等参数，并调整超参数来优化模型...
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TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式

64, kernel_size=5, strides=1, padding="same", data_format="channels_last", activation=tf.nn.relu ), # 池化层2 layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"), # 数据展平 layers....

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