tensorflow如何使用刚下载的svhn完整号码
时间: 2023-05-26 08:06:33 浏览: 55
SVHN是一个公开数据集,可以在TensorFlow中使用。首先,需要下载SVHN数据集并提取文件。例如,下载文件"train_32x32.mat"和"test_32x32.mat",并将它们存储在名为"SVHN_data"的文件夹中。
然后,可以使用Python和TensorFlow来加载数据集,并使用适当的预处理来准备数据进行训练和测试。下面是一个示例代码:
```
import tensorflow as tf
import scipy.io as sio
import numpy as np
data_train = sio.loadmat('SVHN_data/train_32x32.mat')
data_test = sio.loadmat('SVHN_data/test_32x32.mat')
train_images = np.transpose(data_train['X'], [3, 0, 1, 2])
train_labels = data_train['y']
train_labels[train_labels == 10] = 0
test_images = np.transpose(data_test['X'], [3, 0, 1, 2])
test_labels = data_test['y']
test_labels[test_labels == 10] = 0
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
```
在这个示例中,我们首先使用scipy加载.mat文件并获取训练和测试图像和标签。由于SVHN数据集中的图像维度为"32x32x3xnum_images",我们需要使用np.transpose函数将它们转换为"num_imagesx32x32x3"。我们同时准备了标签,并对标签进行编码,以便输出层具有10个节点,每个节点对应一个数字。
接下来,我们对图像进行了标准化,以便将像素值缩放到0-1之间。然后,我们定义了一个模型,其中包括一个卷积层,一个池化层,一个全连接层和一个输出层,以便将输入映射到10个数字的输出。我们使用adam优化器和稀疏分类交叉熵作为损失函数,来训练模型并评估测试集的准确性。
最后,我们使用测试集进行了评估,并计算了测试损失和准确性。这个示例可以作为开始使用SVHN数据集的基础,并可以根据需要进行扩展和改进。