tensorflow实现六分类模型
时间: 2023-07-25 14:03:38 浏览: 72
下面是一个使用 TensorFlow 实现六分类模型的示例代码,其中包括数据预处理、模型构建、训练和测试过程:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 数据预处理
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype("float32") / 255.0
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 6)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 6)
# 模型构建
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.Dense(6, activation='softmax')
])
# 模型编译
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)
# 模型测试
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
在这个示例中,我们使用了 MNIST 数据集,将其分为了6类。我们使用了三层全连接神经网络,其中第一层和第二层分别有64和32个神经元,使用 ReLU 激活函数。最后一层有6个神经元,使用 softmax 激活函数。
在模型训练时,我们使用了 Adam 优化器和交叉熵损失函数。模型训练完成后,我们在测试集上进行了测试,输出了测试准确率。
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