關(guān)于keras中keras.layers.merge的用法說明

更新時(shí)間：2020年05月23日 16:53:30 作者：抬頭仰望-y

這篇文章主要介紹了關(guān)于keras中keras.layers.merge的用法說明，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

舊版本中：

from keras.layers import merge
merge6 = merge([layer1,layer2], mode = 'concat', concat_axis = 3)

新版本中：

from keras.layers.merge import concatenate
merge = concatenate([layer1, layer2], axis=3)

補(bǔ)充知識(shí)：keras輸入數(shù)據(jù)的方法：model.fit和model.fit_generator

1.第一種，普通的不用數(shù)據(jù)增強(qiáng)的

from keras.datasets import mnist,cifar10，cifar100
(X_train, y_train), (X_valid, Y_valid) = cifar10.load_data() 
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True,
    verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), )

2.第二種，帶數(shù)據(jù)增強(qiáng)的 ImageDataGenerator，可以旋轉(zhuǎn)角度、平移等操作。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
(trainX, trainY), (testX, testY) = cifar100.load_data()
trainX = trainX.astype('float32')
testX = testX.astype('float32')
trainX /= 255.
testX /= 255.
Y_train = np_utils.to_categorical(trainY, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(testY, nb_classes)
generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15,
        width_shift_range=5./32,
        height_shift_range=5./32)
generator.fit(trainX, seed=0)
model.fit_generator(generator.flow(trainX, Y_train, batch_size=batch_size),
     steps_per_epoch=len(trainX) // batch_size, epochs=nb_epoch,
     callbacks=callbacks,
     validation_data=(testX, Y_test),
     validation_steps=testX.shape[0] // batch_size, verbose=1)

以上這篇關(guān)于keras中keras.layers.merge的用法說明就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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