请使用Python编写一个学生动作识别的程序·1

好的，学生动作识别需要使用深度学习技术，我将使用Keras深度学习库来编写程序。需要注意的是，这个程序需要训练数据集和模型，因此需要一些时间来准备。

首先，我们需要导入所需的模块和库：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tqdm import tqdm

接下来，我们需要加载我们的数据集。在这里，我将使用UCF101数据集作为我们的训练数据集。我们将使用`pandas`库来加载CSV文件，该文件包含视频文件名和对应的标签。

data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()

接下来，我们将加载数据集的图像文件并将它们转换为NumPy数组。

train_image = []
for i in tqdm(range(data.shape[0])):
    img = image.load_img(data['video_name'][i], target_size=(150,150,3))
    img = image.img_to_array(img)
    img = img/255
    train_image.append(img)
X = np.array(train_image)
y = np.array(data['label'])

然后，我们将标签数据进行one-hot编码。

y = to_categorical(y)

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0.2)

接下来，我们将创建我们的CNN模型。我们将使用4个卷积层和2个池化层，以及2个完全连接的层。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(150,150,3)))
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(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

接下来，我们将编译模型并训练它。

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们将保存我们的模型。

model.save('model.h5')

现在，我们已经完成了学生动作识别程序的编写。