# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

这段代码是一个用 CNN 模型来破解验证码的训练函数。其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码每个字符只有一个正确的标签，而不是像分类问题那样多个标签，所以使用 sigmoid 函数更为合适。softmax 函数主要应用在多分类问题中。在代码中，optimizer 使用的是 Adam 优化器，learning_rate 初始值为 0.002，且会随着训练的进行而逐渐衰减。在训练过程中，每 100 步计算一次准确率，并在准确率大于 0.6 时保存模型并结束训练。至于为什么没有输出结果，可能是因为你没有调用 train_crack_captcha_cnn() 函数。

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def get_captcha(request): return make_captcha(request)

这段代码是一个视图函数，用于生成并返回一个验证码图片。具体实现需要调用 `make_captcha` 函数，该函数可能包含生成验证码图片的逻辑。在 Django 中，视图函数负责接收 HTTP 请求并返回 HTTP 响应，因此此函数应该能够接收一个 `request` 参数，并返回一个 `HttpResponse` 对象。

验证码训练数据为图片，标签为图片中的数字下述代码进行修正import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(36, activation='softmax')) # 36表示0-9数字和A-Z字母的类别数 # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 train_data = [...] # 加载训练数据 train_labels = [...] # 加载训练标签 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) # 保存模型 model.save('captcha_model.h5')

以下是修正后的代码，用于训练验证码识别模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(36, activation='softmax'))  # 36表示0-9数字和A-Z字母的类别数

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
train_data = [...]  # 加载训练数据
train_labels = [...]  # 加载训练标签
train_data = np.array(train_data)
train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes=36)  # 将训练标签转换为one-hot编码
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 保存模型
model.save('captcha_model.h5')

在这个修正后的代码中，我们使用了`categorical_crossentropy`作为损失函数，因为训练标签是以one-hot编码形式提供的。

在训练之前，我们需要将训练标签转换为one-hot编码形式。使用`tf.keras.utils.to_categorical`函数可以将标签转换为one-hot编码，其中`num_classes`参数表示类别数。

另外，我们假设训练数据和训练标签已经加载并存储在`train_data`和`train_labels`中，并且它们的格式是合适的。

你可以根据你的数据集和需求修改代码，例如调整模型结构、调整训练参数等。