使用tensorflow2实现cnn代码
时间: 2023-12-03 07:03:55 浏览: 32
以下是使用 TensorFlow 2 实现卷积神经网络(CNN)的示例代码:
```
import tensorflow as tf
# 加载数据并预处理
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
```
在这个示例代码中,我们首先导入 TensorFlow 并加载 MNIST 数据集,然后将数据预处理为 0 到 1 之间的浮点数,并增加一个维度以适配模型的输入格式。接下来,我们构建了一个简单的卷积神经网络模型,包括两个卷积层和两个全连接层。最后,我们编译模型并使用 `fit` 方法训练模型,然后使用 `evaluate` 方法评估模型的准确率。
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