import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense x = np.arange(0, 10*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 将输入数据转换为卷积神经网络所需的格式 input_data = np.reshape(y, (1, y.shape[0], 1)) # 创建卷积神经网络模型 model = Sequential() # 添加一维卷积层 model.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_data.shape[1], 1))) # 添加最大池化层 model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) # 添加扁平化层 model.add(Flatten()) # 添加全连接层 model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(input_data, y, epochs=100, verbose=0) # 预测模型输出 output = model.predict(input_data) # 输出模型的预测结果 print(output)改正

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下面是格式修改后的代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

x = np.arange(0, 10*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)

# 将输入数据转换为卷积神经网络所需的格式
input_data = np.reshape(y, (1, y.shape[0], 1))

# 创建卷积神经网络模型
model = Sequential()

# 添加一维卷积层
model.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_data.shape[1], 1)))

# 添加最大池化层
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 添加扁平化层
model.add(Flatten())

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(input_data, y, epochs=100, verbose=0)

# 预测模型输出
output = model.predict(input_data)

# 输出模型的预测结果
print(output)

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