用python建立一个60-200-200的DBN网络,将100个28*28的图片作为训练样本
时间: 2024-05-01 19:19:22 浏览: 43
首先,需要安装Python的DBN库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install dbn
```
然后,就可以使用以下代码建立一个60-200-200的DBN网络,并将100个28*28的图片作为训练样本:
```python
import numpy as np
from dbn.tensorflow import SupervisedDBNClassification
# 加载数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
# 设置DBN网络
dbn = SupervisedDBNClassification(hidden_layers_structure=[60, 200, 200],
learning_rate_rbm=0.06,
learning_rate=0.1,
n_epochs_rbm=10,
n_iter_backprop=100,
batch_size=32,
activation_function='sigmoid',
dropout_p=0.2)
# 训练网络
dbn.fit(train_data, train_labels)
# 保存模型
dbn.save('dbn_model.pkl')
```
在这个代码中,首先需要加载训练数据和标签,可以使用NumPy库中的load()函数进行加载。然后,使用SupervisedDBNClassification类来设置DBN网络的结构和超参数。在这个例子中,我们选择了一个有3个隐层的网络结构,每个隐层分别有60、200和200个神经元。学习率和训练轮数也需要进行设置。最后,使用fit()函数来训练DBN网络,并使用save()函数将模型保存下来。