实现视觉识别神经网络的代码
时间: 2023-06-16 15:06:05 浏览: 43
以下是一个简单的基于 Python 和 TensorFlow 的视觉识别神经网络代码示例:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
# 标准化像素值
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# 定义模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
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'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels))
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(test_acc)
# 预测一张图像
img = test_images[0]
img = (np.expand_dims(img,0))
predictions_single = model.predict(img)
print(predictions_single)
```
在上面的代码中,我们使用了 CIFAR-10 数据集,该数据集包含 10 个不同的类别的图像。我们构建了一个包含多个卷积层和全连接层的卷积神经网络。我们使用了Adam优化器,损失函数为交叉熵。我们在训练集和测试集上进行了模型训练和评估,并最终预测了单张图像的类别。
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