cnnpython代码

以下是一个简单的 CNN 模型的 Python 代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 对数据进行预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images / 255.0

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))

这个模型使用了 3 层卷积层和 2 层全连接层。在训练之前，我们对数据进行了预处理，将像素值归一化到 0 到 1 之间。在训练过程中，我们使用了交叉熵损失函数和 Adam 优化器。