python 卷积神经网络预测模型

以下是使用Keras库搭建卷积神经网络预测模型的Python代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加一个卷积层，包含32个过滤器，每个过滤器大小为3x3，使用ReLU激活函数
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

# 添加一个最大池化层，池化大小为2x2
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加一个扁平层，将卷积层和池化层的输出展平
model.add(Flatten())

# 添加一个全连接层，包含128个神经元，使用ReLU激活函数
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 添加一个输出层，包含10个神经元，使用softmax激活函数
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型，使用交叉熵损失函数和Adam优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_images, test_labels))

# 使用测试集评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

上述代码中，我们使用Keras库搭建了一个包含一个卷积层、一个最大池化层、一个扁平层、一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络模型。其中，卷积层和池化层用于提取图像特征，扁平层将卷积层和池化层的输出展平，全连接层用于学习特征之间的关系，输出层用于分类。我们使用交叉熵损失函数和Adam优化器编译模型，并使用训练集训练模型，最后使用测试集评估模型的性能。