keras怎么搭建双通道卷积神经网络python代码

下面是一个简单的双通道卷积神经网络的 Keras 代码示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, concatenate

# 第一个输入通道
input1 = Input(shape=(28, 28, 1))
conv1_1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input1)
pool1_1 = MaxPooling2D((2, 2))(conv1_1)

# 第二个输入通道
input2 = Input(shape=(28, 28, 1))
conv2_1 = Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', padding='same')(input2)
pool2_1 = MaxPooling2D((2, 2))(conv2_1)

# 合并两个通道
merged = concatenate([pool1_1, pool2_1])

# 全连接层
flatten = Flatten()(merged)
dense1 = Dense(128, activation='relu')(flatten)
dense2 = Dense(10, activation='softmax')(dense1)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=dense2)

这个网络有两个输入通道，每个通道包含一个卷积层和一个池化层。然后将两个通道合并成一个张量，接着通过一个全连接层和输出层完成分类任务。