卷积神经网络近红外代码
时间: 2024-06-03 11:05:58 浏览: 14
卷积神经网络(CNN)在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了很好的效果。在近红外(NIR)图像处理领域中,CNN同样具有很好的应用前景。以下是一个简单的卷积神经网络近红外图像分类代码示例:
```
import tensorflow as tf
# 定义卷积神经网络模型
def CNN_model(input_data):
# 第一层卷积和池化层
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=input_data, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 第二层卷积和池化层
conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 全连接层
pool2_flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
dense = tf.layers.dense(inputs=pool2_flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)
# 输出层
logits = tf.layers.dense(inputs=dense, units=10)
return logits
# 定义输入和输出的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
# 处理输入数据
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
# 构建卷积神经网络模型
logits = CNN_model(x_image)
# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_))
# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
# 定义正确率评估函数
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 加载数据集并训练模型
# ...
```
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