关于keras中keras.layers.merge的用法说明
旧版本中：
fromkeras.layersimportmerge
merge6=merge([layer1,layer2],mode='concat',concat_axis=3)
新版本中：
fromkeras.layers.mergeimportconcatenate
merge=concatenate([layer1,layer2],axis=3)
补充知识：keras输入数据的方法：model.fit和model.fit_generator
1.第一种，普通的不用数据增强的
fromkeras.datasetsimportmnist,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.第二种，带数据增强的ImageDataGenerator，可以旋转角度、平移等操作。
fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator
(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)
以上这篇关于keras中keras.layers.merge的用法说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。