python故障诊断卷积神经网络代码

当涉及到故障诊断的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）代码时，Python提供了多个流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。以下是一个简单的示例，展示了如何使用TensorFlow来构建一个基本的故障诊断CNN模型：

import tensorflow as tf

# 构建CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集并进行预处理
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

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

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)

# 打印预测结果
for i in range(10):
    print(f"预测结果：{tf.argmax(predictions[i])}, 实际标签：{test_labels[i]}")

这段代码使用了TensorFlow的Keras API来构建一个简单的CNN模型，用于对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。模型包含了多个卷积层和全连接层，并使用ReLU作为激活函数。在训练过程中，使用了Adam优化器和交叉熵损失函数。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，并打印出预测结果和实际标签。