卷积神经网络Python代码

哦，你想了解卷积神经网络的 Python 代码啊。好的，下面是一个简单的卷积神经网络的 Python 代码实现：

# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义卷积神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 预处理数据
x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.0
x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.0
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

这段代码实现了一个简单的卷积神经网络，用于手写数字识别，使用的是 TensorFlow 框架。如果你想了解更多关于卷积神经网络的知识，可以参考一些经典的卷积神经网络模型，比如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等等。