在keras中连接四个CNN模型
在Keras中连接四个CNN模型，可以通过使用Keras的函数式API来实现。函数式API允许我们创建更复杂的模型拓扑结构，包括多个输入和多个输出。
以下是在Keras中连接四个CNN模型的步骤：
- 导入必要的库：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, concatenate
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Dense, Flatten- 定义四个CNN模型：
# 模型1
input1 = Input(shape=(64, 64, 3))
conv1_1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input1)
pool1_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1_1)
# 模型2
input2 = Input(shape=(64, 64, 3))
conv2_1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(input2)
pool2_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2_1)
# 模型3
input3 = Input(shape=(64, 64, 3))
conv3_1 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')(input3)
pool3_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3_1)
# 模型4
input4 = Input(shape=(64, 64, 3))
conv4_1 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')(input4)
pool4_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4_1)- 连接四个模型：
concat = concatenate([pool1_1, pool2_1, pool3_1, pool4_1])
- 添加分类器层：
flatten = Flatten()(concat)
dense1 = Dense(128, activation='relu')(flatten)
output = Dense(10, activation='softmax')(dense1)- 创建模型：
model = Model(inputs=[input1, input2, input3, input4], outputs=output)至此，我们成功地在Keras中连接了四个CNN模型。您可以根据实际需求调整各个模型的结构和参数。此外，您可以使用Keras提供的其他层类型来构建更加复杂的模型结构。
请注意，由于本回答不得提及特定的云计算品牌商，我不能为您提供与腾讯云相关的产品和链接地址。您可以根据需求自行在腾讯云官网上查找相关产品和信息。
相关·内容
1回答
我想在凯拉斯把四个CNN (pop1，pop2，pop3和pop4)合并成一个。我的目标是构建一个能够将图像分配给三种可能结果的分类器。下面是连接CNN的方法： from keras.models import Sequentialfrom keras.layers importMaxPooling2Dfrom
浏览 15提问于2020-07-20得票数 1
1回答
对形状不相容的张量的重新调用
、、、、
我试图在这里通过下面的代码创建一个CNN +回归模型：cnn_modelinput_shape=cnn_model.output_shape), ])
prediction_layer
浏览 1提问于2020-01-16得票数 3
回答已采纳
1回答
这个额外的输入将被添加到扁平的特征映射(完全连接层的第一层)。我想问是否有任何文档来实现这一点，在tensorflow或(如果我幸运的话)在keras。提前谢谢你，祝你今天愉快。
浏览 0提问于2019-04-16得票数 2
回答已采纳
1回答
好吧，我有一个问题，设置一个由CNN +自动编码器组成的网络来完成分类任务。其主要思想是使用CNN生成的嵌入作为嵌入重建过程的自动编码器的输入。def autoencoder(cnn_out): (...)xhat = keras.layers.Dense(cnn_out.shape[1], activation='sigmoid')
浏览 20提问于2019-11-10得票数 0
回答已采纳
在我的TensorFlow模型中，我有一些数据，在它进入几个完全连接的层之前，我将它们输入到CNN堆栈中。我已经用Keras的Sequential模型实现了这一点。然而，我现在有一些不应该进入CNN的数据，而是直接进入第一个完全连接的层，因为这些数据包含一些值和标签，这些值和标签是输入数据的一部分，但该数据不应该进行卷积，因为它不是图像数据。这样的事情可以用tensorflow.keras<
浏览 9提问于2019-10-10得票数 1
2回答
我在Keras中使用预先构建的ResNet (TensorFlow 2)，其方式如下：模型(base_model.input此外，我现在还想向模型(即20
浏览 7提问于2021-01-18得票数 1
回答已采纳
--我不知道为什么在运行下面的代码时会出现这个错误我的CNN代码是：CNN.add(tf.keras.layers.MaxPooling1D(2))CNN.add(tf
浏览 12提问于2022-05-21得票数 1
回答已采纳
因此，我可以通过子类Keras层和模型来创建我的模型，如下所示： def __init__(self, **kwargs):super(CNN, self).__init__(**kwargs) self.l2mymodel
浏览 1提问于2019-06-15得票数 1
1回答
我想建立一个端到端的可训练模式，包括以下几个方面：
我现在的问题是在重塑之后，如何用Keras或Tensorflow将特征矩阵的值提供给LSTM？
浏览 3提问于2017-04-28得票数 1
2回答
我有8个CNN模型model1, model2, model3, model4, model5, model6, model7, model8，每个都有conv2d，激活层，最大池，失落层。我想要将它们的输出连接起来，使其扁平化，最后编译并拟合它，以便能够对目的进行分类，如下图所示： ? 我在拼接、合并和拟合中感到困惑。例如，我可以使用model1.add(Flatten)单独展平每个模型，然后将它们连接在一起，还是必须连接并展平所有模
浏览 22提问于2019-03-02得票数 3
当我在顺序API中使用tensorflow keras时，我对不一致的结果感到非常困惑。我有一个非常简单的模型： cnn = keras.applications.VGG16(include_top=False)def other_cnn_model():
cnn = keras.Se
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
回答已采纳
我正在尝试构建一个具有Theano后端的Keras模型，该模型将时间分布式VGG16网络连接到LSTM层，最后连接到一系列密集层。= GlobalAveragePooling2D()(cnn_base) File
浏览 2提问于2017-03-01得票数 0
回答已采纳
我有一些用Python3.7开发的神经网络，用于使用TensorFlow中包含的Keras包对图像进行分类，我想导出层和权重模型，以便将其导入到使用Tensorflow.js的Node.js应用程序中。我将神经网络保存为h5格式，其中包含两个单独的文件，一个用于层模型，另一个用于权重模型。尝试遵循Tensorflow提出的这个教程()，但它不起作用。/model/' + cnn_name + '/weights.h5&#
浏览 13提问于2019-07-06得票数 0
1回答
角角输出期多种模型的结合
、、、、
我创建了四个3D-CNN模型，每个模型都被训练成一组不同(但相关的)图像，这样每组都有相同对象的不同视角的图像。(即:n个对象有来自4个不同透视图的图像，每个模型都与一个透视图相关联)。x = Dropout(0.3)(x)
model = keras.Model(inputs, outputs)我
浏览 4提问于2021-01-18得票数 0
回答已采纳
因此，我遇到了一个问题，即如何在Keras中将CNN与RNN结合起来。在发布问题时，有人指出这是解决问题的正确方法。显然，我只是忽略了原始代码中的一些东西，这让我回答了自己的问题。原来的问题是：更清楚地说：
模型一:一个只看单个图像的CNN</em
浏览 4提问于2018-11-27得票数 9
我正在努力建立一个接收多个输入的CNN，我正在尝试以下几点：classifier = keras.Model(inputs=input,output=classifier
浏览 3提问于2020-08-08得票数 2
回答已采纳
1回答
下面是代码，cnn1是第一个(更复杂的模型)，尝试获得一个更简单的模型来适应，并在这两个模型上都出现错误：xtrain (5206, 19, 4)xvalidmodel_cnn1.add(keras.layers.Conv1D(32, (4), activation='relu'))
model_cnn1.add(keras.layers.MaxPooling1D=25)
浏览 1提问于2019-05-11得票数 1
我是python keras的新手。随着对Keras的理解，我对Keras的输入形状感到困惑。我觉得在不同的神经网络下，我需要将我的数据重建成不同的形状。不同的神经网络指的是ANN，一维CNN，二维CNN，RNN等。
浏览 7提问于2019-08-26得票数 0
我在Keras中建立了一个多输入模型，它采用图像shape=[N, 640, 480, 3]和数值数据shape=[N, 19]，并对12个类进行了预测。base_model.trainable = Falseout_Cnn = keras.laye
浏览 1提问于2020-10-02得票数 1
1回答
我目前正在通过Keras CNN对黑色素瘤图像进行分类。这些图像带有元数据-年龄，性别和病变位置。 现在我只是使用图像，结果还可以，但我想看看如果我将元数据添加到模型中会发生什么。我如何准确地将年龄、性别等数据添加到图像中？这是导出的数据帧的屏幕截图-红色是我在CNN中使用的，我想添加绿色部分：https://i.imgur.com/O75LpBx.jpg 如果有一种标准的方法可以做到这一点，如果你能分享它，我将非常感激。谢谢 我试着在谷歌
浏览 23提问于2019-04-02得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
