from __future__ import print_function import keras from tensorflow.keras.layers import Input, Flatten, Concatenate, add, dot, Multiply, Add, Lambda,Permute,Reshape,Dot from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, BatchNormalization, ReLU, MaxPool1D, Input, Flatten, Concatenate, Dropout, LayerNormalization from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling1D from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras import backend as K import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.io as scio from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.utils import plot_model from tensorflow.keras import regularizers from tensorflow.compat.v1.profiler import ProfileOptionBuilder from tensorflow.keras.regularizers import l2 import os # 设置随机种子以确保结果可复现 seed = 42 tf.random.set_seed(seed) np.random.seed(seed) ### 参数设置 ### epoch = 100 # 训练轮数 batch_size = 32 # 批量大小 lr = 0.0002 # 学习率 drop_out = 0.1 # Dropout率 L2 = 0.000001 # L2正则化系数 fc1 = 256 # 全连接层1的神经元数量 fc2 = 128 # 全连接层2的神经元数量 input_shape = (80, 1) # 输入形状 embed_dim = 128 # Transformer嵌入维度 num_heads = 8 # 多头注意力头数 ff_dim = 512 # Feed-Forward网络维度 num_transformer_blocks = 4 # Transformer块数 dropout_rate = 0.1 # Dropout率 # 用于存储训练、验证和测试结果的列表 #train_result_MAE_stress = [] #train_result_RMSE_stress = [] #val_result_MAE_stress = [] #val_result_RMSE_stress = [] #test_result_MAE_stress = [] #test_result_RMSE_stress = [] # 创建保存模型和结果的目录 os.makedirs('models', exist_ok=True) os.makedirs('plots', exist_ok=True) # 归一化函数1将数据归一化到[0, 1]区间。 def normalization(array): new_list = [] min = np.min(array) # 计算数组的最小值 max = np.max(array) # 计算数组的最大值 for wave in array: new_wave = (wave - min) / ( max - min) # 均值归

<think>嗯，用户想用TensorFlow和Keras构建一个结合CNN和Transformer的回归模型。首先，我需要明确模型的结构。通常，这样的模型可能会先用CNN提取局部特征，然后用Transformer处理序列或全局信息，最后进行回归预测。 首先得处理输入数据。用户的问题里没有提到数据的具体形式，但假设是图像数据，可能需要调整尺寸和归一化。比如，输入形状可能是(256,256,3)，然后用Rescaling层归一化到0-1范围。 接下来是CNN部分。可能需要几个卷积层和池化层来提取特征。例如，两个Conv2D层，每个后面跟一个MaxPooling2D，这样逐步减少空间维度，增加通道数。然后Flatten层或者GlobalAveragePooling2D将特征展平，不过这里可能后面要接Transformer，所以可能需要保持序列结构？或者可能需要调整维度，将空间特征转换为序列。比如，使用Reshape层将特征图转换为序列，比如从(64,64,64)变为(4096, 64)，这样每个位置作为一个序列元素。 然后是Transformer部分。Transformer需要实现自注意力机制。可能需要自定义一个TransformerEncoder块，包含MultiHeadAttention层和LayerNormalization，以及前馈网络。这部分可能需要参考Keras的示例，比如使用layers.MultiHeadAttention，然后添加残差连接和层归一化。 之后，可能需要将Transformer的输出进行处理，比如全局平均池化，然后接全连接层进行回归。输出层一个神经元，线性激活。 模型编译时，回归任务通常用MSE损失，优化器可以用Adam。评估指标可以用MAE和MSE。 不过，用户的问题还要求代码解析，所以需要给出具体的代码示例，并解释每个部分的作用。同时，要注意数据预处理部分可能需要根据实际情况调整，比如数据加载和批处理。另外，可能需要提醒用户注意输入数据的形状是否与模型匹配，以及Transformer部分的序列处理是否合理。 可能的问题点：如何将CNN的输出转换为Transformer需要的序列格式？比如，如果CNN输出是(height, width, channels)，可以将其reshape为 (height*width, channels)，这样每个空间位置作为一个时间步。但需要确认这样的处理是否合理，或者是否需要添加位置编码。用户的问题可能没有提到位置编码，但在Transformer中通常是需要的，所以可能需要提醒用户添加。 此外，训练过程中的回调函数，比如EarlyStopping或ModelCheckpoint，可能对用户有帮助，可以提到。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能遇到的后续问题，比如如何调整超参数、如何处理过拟合、如何部署模型等。</think>以下将分步骤解析如何构建一个结合CNN、Transformer结构的回归预测模型，并提供完整代码实现和关键点说明。 # 一、模型构建流程 1. **输入处理层**：接收图像或序列数据 2. **CNN特征提取**：通过卷积层提取局部特征 3. **序列转换**：将空间特征转换为序列形式 4. **Transformer编码**：捕捉长距离依赖关系 5. **回归预测层**：输出连续值预测结果 # 二、完整实现代码 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model def transformer_encoder(inputs, head_size=256, num_heads=4, ff_dim=4, dropout=0.3): # 自注意力机制 x = layers.MultiHeadAttention( key_dim=head_size, num_heads=num_heads, dropout=dropout )(inputs, inputs) x = layers.Dropout(dropout)(x) res = x + inputs # 残差连接 # 前馈网络 x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(res) x = layers.Conv1D(filters=ff_dim, kernel_size=1, activation="relu")(x) x = layers.Dropout(dropout)(x) x = layers.Conv1D(filters=inputs.shape[-1], kernel_size=1)(x) return x + res def build_model(input_shape): inputs = layers.Input(shape=input_shape) # CNN部分 x = layers.Rescaling(1./255)(inputs) # 归一化[^2] x = layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = layers.MaxPooling2D(2)(x) x = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = layers.MaxPooling2D(2)(x) # 转换序列维度 _, h, w, c = x.shape x = layers.Reshape((h * w, c))(x) # 转换为序列 # Transformer编码器 x = transformer_encoder(x) x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x) # 回归预测 x = layers.Dense(64, activation='relu')(x) outputs = layers.Dense(1, activation='linear')(x) return Model(inputs, outputs) # 初始化模型 model = build_model((256, 256, 3)) # 示例输入尺寸 model.compile( optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3), loss='mse', metrics=['mae', 'mse'] ) model.summary() ``` # 三、关键组件解析 1. **输入处理**： - `Rescaling`层将像素值归一化到[0,1]范围 - 典型CNN结构包含交替的卷积层和池化层 2. **维度转换**： - 通过`Reshape`将CNN输出的(H,W,C)特征转换为(T,C)序列形式 - 计算公式：$T = H \times W$，每个空间位置视为时间步 3. **Transformer编码器**： - 使用`MultiHeadAttention`实现多头自注意力机制 - 残差连接帮助梯度流动：$Output = x + \text{Attention}(x)$ - 前馈网络使用1D卷积实现位置全连接 4. **训练建议**： - 初始学习率建议设为$10^{-3}$到$10^{-4}$ - 使用`EarlyStopping`监控验证集损失 - 添加`ReduceLROnPlateau`自动调节学习率 # 四、模型优化策略 1. **空间注意力增强**：在CNN后添加CBAM注意力模块 2. **多尺度特征**：使用空洞卷积扩大感受野 3. **混合精度训练**：配置`tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16')` # 五、典型应用场景 1. 医学影像分析（CT图像病灶预测） 2. 视频帧序列行为识别 3. 遥感图像地表参数反演