给出卷积神经网络的python代码

时间: 2023-04-05 12:01:19 浏览: 61
以下是一个简单的卷积神经网络的 Python 代码示例: ```python import tensorflow as tf # 定义输入层 inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1)) # 定义卷积层 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(inputs) # 定义池化层 x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x) # 定义全连接层 x = tf.keras.layers.Flatten()(x) x = tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu')(x) # 定义输出层 outputs = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 这个代码示例定义了一个简单的卷积神经网络,用于对手写数字进行分类。
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卷积神经网络Python代码

哦,你想了解卷积神经网络的 Python 代码啊。好的,下面是一个简单的卷积神经网络的 Python 代码实现: ``` # 导入必要的库 import numpy as np import tensorflow as tf # 定义卷积神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 加载数据 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 预处理数据 x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.0 x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.0 x_train = np.expand_dims(x_train, -1) x_test = np.expand_dims(x_test, -1) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) # 使用模型进行预测 predictions = model.predict(x_test) ``` 这段代码实现了一个简单的卷积神经网络,用于手写数字识别,使用的是 TensorFlow 框架。如果你想了解更多关于卷积神经网络的知识,可以参考一些经典的卷积神经网络模型,比如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等等。

卷积神经网络python代码轴承故障诊断

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