DNN_model = Sequential() DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax'))

这段代码使用Keras库创建了一个深度神经网络模型。该模型包含5个全连接层和2个Dropout层，其中第一层有8个输入节点、64个神经元和ReLU激活函数，第二层有8个输入节点、8个神经元和ReLU激活函数，第三层是一个Dropout层，可以随机使一定比例的神经元失活，以防止过拟合；第四层有8个神经元和ReLU激活函数；第五层有4个神经元和ReLU激活函数；第六层是一个Dropout层，同样用于防止过拟合；最后一层有2个神经元和softmax激活函数，用于输出分类结果。

这里使用了Sequential()函数创建Sequential模型对象，该对象代表一个线性层次结构的神经网络模型。然后，通过add()函数向模型中添加神经网络层对象。Dense()函数定义了一个全连接层，第一个参数表示该层输出的维度，input_dim参数表示该层输入的维度，activation参数表示该层使用的激活函数。Dropout()函数定义了一个Dropout层，可以随机使一定比例的神经元失活，以防止过拟合。最后，模型通过compile()函数编译，设置损失函数、优化器和评估指标等参数，然后通过fit()函数进行训练。

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DNN_model = Sequential() DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax'))伪代码清单

这是一个简单的Keras伪代码清单，用于创建一个深度神经网络模型。下面是各行代码的作用和含义：

DNN_model = Sequential()  # 创建一个序列模型

DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu'))  # 添加一个全连接层，有64个节点，输入为8维特征，激活函数为ReLU

DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu'))  # 添加一个全连接层，有8个节点，输入为8维特征，激活函数为ReLU

DNN_model.add(Dropout(0.5))  # 添加一个Dropout层，随机断开50%的连接，防止过拟合

DNN_model.add(Dense(8, activation='relu'))  # 添加一个全连接层，有8个节点，激活函数为ReLU

DNN_model.add(Dense(4, activation='relu'))  # 添加一个全连接层，有4个节点，激活函数为ReLU

DNN_model.add(Dropout(0.5))  # 添加一个Dropout层，随机断开50%的连接，防止过拟合

DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax'))  # 添加一个全连接层，有2个节点，激活函数为Softmax，用于多分类问题

上述代码中，`Dense`层表示一个全连接层，`Dropout`层表示一个随机断开连接的层，`Sequential`是Keras中的一个序列模型，用于堆叠各种层。这个深度神经网络模型共有6个全连接层和2个Dropout层，用于解决某个8维特征的分类问题。

from keras.utils.vis_utils import plot_model from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout import pydot import graphviz # 构建神经网络 DNN_model = Sequential() DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 可视化神经网络结构 plot_model(DNN_model, to_file='DNN5_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)横纵坐标转为中文

您可以通过以下代码将横纵坐标转为中文：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号无法显示的问题

然后在可视化神经网络结构的代码中加入以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号无法显示的问题

from keras.utils.vis_utils import plot_model 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Dropout 
import pydot 
import graphviz 

# 构建神经网络 
DNN_model = Sequential() 
DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dropout(0.5)) 
DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dropout(0.5)) 
DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax')) 

# 可视化神经网络结构 
plot_model(DNN_model, to_file='DNN5_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 

这样，您就可以将横纵坐标转为中文了。