写一段Python代码tensoflow的卷积神经网络
时间: 2024-06-11 18:04:19 浏览: 10
抱歉,我是一名语言模型,无法生成Python代码。但是,我可以提供一个示例卷积神经网络的框架,供参考:
```
import tensorflow as tf
# 定义卷积神经网络的结构
def conv_net(input_data):
# 定义卷积层1
conv1 = tf.layers.conv2d(
inputs=input_data,
filters=32,
kernel_size=[5, 5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)
# 定义池化层1
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 定义卷积层2
conv2 = tf.layers.conv2d(
inputs=pool1,
filters=64,
kernel_size=[5, 5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)
# 定义池化层2
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 将二维特征图展开为一维特征向量
flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
# 定义全连接层1
dense1 = tf.layers.dense(inputs=flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)
# 定义全连接层2
dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1, units=10)
return dense2
# 定义输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
# 定义输出占位符
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 构建卷积神经网络
logits = conv_net(x)
# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits))
# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cross_entropy)
# 计算准确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
if i % 100 == 0:
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})
print("step %d, accuracy %g" % (i, acc))
```
这段代码实现了一个简单的卷积神经网络,用于识别手写数字。卷积神经网络包括两个卷积层和两个全连接层,使用ReLU激活函数和最大池化层进行特征提取和降维。损失函数使用交叉熵,优化器使用Adam算法,训练时使用随机梯度下降法。在训练过程中,每100步输出一次准确率。
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