用R语言编写卷积神经网络图片回归

首先，你需要安装`keras`和`tensorflow`这两个包。在R中输入以下代码：

install.packages("keras")
install.packages("tensorflow")

接着，加载这两个包：

library(keras)
library(tensorflow)

然后，你需要加载你要用的数据集。这里以`mnist`数据集为例：

mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
y_train <- mnist$train$y
x_test <- mnist$test$x
y_test <- mnist$test$y

接下来，你可以开始构建你的卷积神经网络。以下是一个简单的示例：

model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3, 3),
                activation = "relu", input_shape = c(28, 28, 1)) %>%
  layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>%
  layer_flatten() %>%
  layer_dense(units = 64, activation = "relu") %>%
  layer_dense(units = 10, activation = "softmax")

summary(model)

这个卷积神经网络有一个卷积层、一个最大池化层、一个展平层、一个全连接层和一个输出层。你可以根据自己的需要添加、删除或修改层。

接着，你需要编译你的模型：

model %>% compile(
  loss = "sparse_categorical_crossentropy",
  optimizer = "adam",
  metrics = c("accuracy")
)

在模型编译之后，你可以开始训练你的模型：

history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 5, batch_size = 128,
  validation_split = 0.2
)

最后，你可以使用你的模型来预测新的图像：

predictions <- model %>% predict(x_test)

这就是用R语言编写卷积神经网络图片回归的基本步骤。