使用tensorflow对mnist数据集进行深度神经网络构建,train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv'),请给出包括但不限于数据归一化、标准化、CNN构建、适当的损失函数和优化器选择、模型训练和评估、调整超参数等的代码

时间: 2024-03-01 14:56:06 浏览: 28
以下是一个使用TensorFlow对MNIST数据集进行深度神经网络构建的示例代码,其中涉及到了数据归一化、标准化、CNN构建、适当的损失函数和优化器选择、模型训练和评估、调整超参数等步骤。 ```python import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np # 数据预处理 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') train_labels = train_data['label'] train_images = train_data.iloc[:, 1:] test_labels = test_data['label'] test_images = test_data.iloc[:, 1:] # 数据归一化和标准化处理 train_images = np.array(train_images) / 255.0 test_images = np.array(test_images) / 255.0 train_images_mean = train_images.mean() train_images_std = train_images.std() train_images = (train_images - train_images_mean) / train_images_std test_images = (test_images - train_images_mean) / train_images_std # 将标签转化为one-hot编码 train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels) test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels) # 构建CNN模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Reshape((28, 28, 1), input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 选择损失函数和优化器 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) # 进行模型训练 model.fit(train_images, train_labels, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) # 进行模型评估 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) ``` 在上述代码中,我们首先使用pandas读取MNIST数据集,然后进行数据归一化和标准化处理。接着,我们将标签转化为one-hot编码,并构建了一个基于CNN的深度神经网络模型。我们选择了交叉熵损失函数和Adam优化器,并在训练集上进行了10个epoch的模型训练。最后,我们使用测试集进行了模型评估,输出了测试准确率。

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