写一个带注释的CNN
时间: 2023-02-23 07:29:40 浏览: 64
以下是一个具有注释的简单的卷积神经网络代码示例:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 定义输入层,其中 input_shape 是输入图像的形状
input_layer = keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1))
# 卷积层 1,使用 32 个 3x3 的卷积核
conv1 = keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input_layer)
# 池化层 1,使用 2x2 的最大池化
pool1 = keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv1)
# 卷积层 2,使用 64 个 3x3 的卷积核
conv2 = keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(pool1)
# 池化层 2,使用 2x2 的最大池化
pool2 = keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv2)
# 平坦层,将多维张量转换为一维
flatten = keras.layers.Flatten()(pool2)
# 全连接层,使用 10 个节点的输出层
output_layer = keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(flatten)
# 通过输入和输出层创建模型
model = keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
# 编译模型,使用 categorical_crossentropy 损失函数和 Adam 优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
```
在这个例子中,我们使用了 `tensorflow` 中的 `keras` 库来构建卷积神经网络。我们首先定义了输入层,其中 `input_shape` 是输入图像的形状。然后我们创建了两个
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