import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
时间: 2023-10-05 12:11:39 浏览: 131
Python_使用TensorFlow构建的模型和示例.zip
这段代码定义了一个基本的卷积神经网络模型,包括输入、卷积层、全连接层、损失函数和评估指标。具体来说:
- 输入占位符:x 表示输入的图片,y 表示图片对应的标签,num_classes 表示类别数目,因为是多分类问题,所以 y 是一个大小为 [None, num_classes] 的矩阵,其中 None 表示数据集大小可以是任意值。
- 卷积层:使用了两个卷积层和池化层来提取图片的特征。第一个卷积层有 32 个滤波器,大小为 3x3,使用 ReLU 激活函数,输出大小不变,使用 same 填充方式。第一个池化层使用 2x2 的窗口和步长,将输出大小减半。第二个卷积层有 64 个滤波器,大小为 3x3,使用 ReLU 激活函数,输出大小不变,使用 same 填充方式。第二个池化层使用 2x2 的窗口和步长,将输出大小减半。
- 全连接层:使用一个全连接层将卷积层的输出映射到 num_classes 个类别上。首先使用 flatten 函数将池化层的输出展平为一个一维向量,然后使用一个大小为 256 的隐藏层,使用 ReLU 激活函数,使用 dropout 技术来防止过拟合。
- 损失函数和优化器:使用 softmax_cross_entropy_with_logits 函数作为损失函数,AdamOptimizer 作为优化器,学习率为 0.001。
- 评估指标:使用 equal 函数来计算预测结果和真实标签是否一致,将结果转换为浮点数,然后使用 reduce_mean 函数计算平均值,得到准确率。
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