cnn机器学习python代码

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。下面是一个简单的使用Python实现CNN的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建CNN模型
model = tf.keras.Sequential()

# 添加卷积层
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 添加全连接层
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

这段代码使用了TensorFlow和Keras库来构建和训练一个简单的CNN模型，用于对手写数字进行分类。代码中包括了卷积层、池化层和全连接层等常用的CNN组件。