DNN神经网络模型代码python
时间: 2024-06-23 09:00:28 浏览: 7
深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)是一种复杂的机器学习模型,它模仿人脑神经元的工作原理进行信息处理。在Python中,使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现DNN是非常常见的。以下是一个简单的DNN模型用TensorFlow实现的例子:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 假设我们有一个简单的线性分类问题,输入数据有10个特征
input_dim = 10
num_classes = 2 # 输出二分类
# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()
# 添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_dim)) # 使用ReLU激活函数
# 可能会添加更多的隐藏层,比如:
# model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
# model.add(Dense(units=16, activation='relu'))
# 添加输出层,通常对于分类任务,我们会用softmax作为激活函数,并指定类别数
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型,指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 示例数据集(X_train, y_train),你可以用Keras的fit方法来训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 测试模型
model.evaluate(X_test, y_test)
```
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