cnn模型训练.csv文件代码

以下是一个使用Keras库训练CNN模型的代码示例，其中包含了读取CSV文件数据的部分：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分成输入和输出
X = np.array(data.iloc[:, :-1])
y = np.array(data.iloc[:, -1])

# 将输入数据转换为4D数组
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1, 1)

# 创建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(X.shape[1], 1, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

这个代码假设你的CSV文件名为data.csv，其中最后一列是输出标签。它首先读取CSV文件并将其分成输入和输出。然后，它将输入数据转换为4D数组，因为CNN模型需要输入为4D张量。接下来，它创建了一个包含2个卷积层和2个池化层的CNN模型，并编译了模型。最后，它使用X和y训练模型，每次使用32个样本进行训练，训练10个周期。