卷积神经网络模型代码python
时间: 2024-09-25 14:20:28 浏览: 25
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型,特别适合处理图像、视频等数据。Python语言有许多库可以帮助我们构建CNN,比如Keras和TensorFlow。这里是一个简单的例子,使用Keras库创建一个基本的CNN模型:
```python
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
# 创建一个Sequential模型
model = keras.Sequential()
# 添加卷积层
model.add(keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) # 输入图片尺寸假设为64x64 RGB
model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 下采样
# 可能会添加更多的卷积层和池化层
model.add(keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
# 全连接层
model.add(keras.layers.Flatten()) # 将二维张量展平成一维
model.add(keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
# 输出层
model.add(keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')) # 假设我们有10分类
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 简单描述一下模型结构
model.summary()
```