用jupyter来写卷积神经网络汽车分类模型代码实现

在Jupyter Notebook中编写卷积神经网络(CNN)用于汽车图片分类，你可以使用Python的深度学习库如TensorFlow或PyTorch。这里我将以Keras（这两个库都有丰富的CNN支持）为例给出一个简化的例子：

首先，确保已经安装了必要的库：

pip install tensorflow numpy pandas matplotlib keras

然后，在Jupyter notebook中，导入所需的库并加载数据集（假设我们使用的是MNIST汽车轮子识别数据集，或者像`tf.keras.datasets.cars_dataset`这样的预处理数据集）：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import numpy as np

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.cars_dataset.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

构建一个简单的CNN模型：

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),  # 卷积层
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),  # 展平以便于全连接层
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')  # 输出层，对于二分类任务通常用sigmoid激活
])

编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',  # 对于二分类问题，可以使用二元交叉熵
              metrics=['accuracy'])

训练模型：

history = model.fit(x_train, y_train,
                    epochs=10,  # 根据实际需求调整迭代次数
                    validation_split=0.2,
                    verbose=2)

最后，评估模型性能：

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

完成以上步骤后，你可以通过`history.history`查看训练过程中的损失和准确率变化。