数据集和标签都准备好了,怎么用卷积神经网络进行分类识别,加入混淆矩阵python代码

时间: 2023-12-03 10:45:31 浏览: 70
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基于python实现利用卷积神经网络进行定位和识别

首先,需要导入相应的库: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from sklearn.metrics import confusion_matrix ``` 然后,需要加载数据集和标签,并进行预处理: ```python # 加载数据集和标签 train_data = np.load('train_data.npy') train_labels = np.load('train_labels.npy') test_data = np.load('test_data.npy') test_labels = np.load('test_labels.npy') # 数据预处理 train_data = train_data.astype('float32') / 255 test_data = test_data.astype('float32') / 255 train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels) ``` 接下来,构建卷积神经网络模型: ```python model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=train_data.shape[1:]), keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'), keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 然后,编译模型并训练: ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data, test_labels)) ``` 最后,使用测试集对模型进行评估,并输出混淆矩阵: ```python # 对测试集进行评估 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) # 输出混淆矩阵 test_pred = model.predict(test_data) test_pred_labels = np.argmax(test_pred, axis=1) test_true_labels = np.argmax(test_labels, axis=1) confusion_mtx = confusion_matrix(test_true_labels, test_pred_labels) print(confusion_mtx) ``` 完整代码如下: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from sklearn.metrics import confusion_matrix # 加载数据集和标签 train_data = np.load('train_data.npy') train_labels = np.load('train_labels.npy') test_data = np.load('test_data.npy') test_labels = np.load('test_labels.npy') # 数据预处理 train_data = train_data.astype('float32') / 255 test_data = test_data.astype('float32') / 255 train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels) # 构建卷积神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=train_data.shape[1:]), keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'), keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型并训练 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data, test_labels)) # 对测试集进行评估 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) # 输出混淆矩阵 test_pred = model.predict(test_data) test_pred_labels = np.argmax(test_pred, axis=1) test_true_labels = np.argmax(test_labels, axis=1) confusion_mtx = confusion_matrix(test_true_labels, test_pred_labels) print(confusion_mtx) ```
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