深度学习cnn算法代码

时间: 2023-09-11 11:04:15 浏览: 34
以下是一个简单的CNN算法的Python代码实现: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 加载数据 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1).astype(np.float32) / 255 x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1).astype(np.float32) / 255 # 构建模型 model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) ``` 该代码使用了TensorFlow库,使用MNIST数据集进行训练,构建了一个简单的CNN模型,包括两个卷积层、池化层、全连接层和一个输出层。在训练过程中,使用了Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数。

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