简单的卷积网络应用案例代码
时间: 2023-03-29 22:02:18 浏览: 90
以下是一个简单的卷积神经网络的应用案例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1))
x_test = x_test.reshape((10000, 28, 28, 1))
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))
```
这个模型是一个简单的卷积神经网络,用于手写数字识别。它包含一个卷积层、一个最大池化层、一个展平层和一个全连接层。我们使用 MNIST 数据集进行训练和测试。
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