pycharm 深度学习代码

Pycharm可以用于运行深度学习代码。在使用Pycharm运行深度学习项目之前，你需要完成以下几个步骤：

1. 配置深度学习环境：首先，你需要安装Python和深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch。你可以使用Pycharm的内置命令行工具或者Anaconda来安装这些依赖。

2. 下载数据集：在运行深度学习项目之前，你需要下载相应的数据集。你可以通过网络下载数据集，或者使用已有的本地数据集。

3. 配置参数：在运行深度学习项目之前，你需要配置相应的参数，例如学习率、批量大小、训练周期等。你可以在Pycharm的代码编辑器中修改这些参数。

以上是使用Pycharm运行深度学习代码的基本步骤。希望对你有所帮助！

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简单的pycharm深度学习代码，可以直接运行，训练100个epoch，得到训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线，

下面是一个简单的PyCharm深度学习代码，可以直接运行，训练100个epoch，得到训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线。我们使用Keras框架和MNIST手写数字数据集。

import numpy as np
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 100

# Load MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Reshape data and normalize pixel values to [0, 1]
x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# Convert labels to categorical one-hot encoding
y_train = to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes)

# Define model architecture
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.summary()

# Compile model
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])

# Train model
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=epochs,
                    verbose=1,
                    validation_data=(x_test, y_test))

# Evaluate model on test data
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

# Plot training and validation accuracy
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# Plot training and validation loss
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# Plot training and validation cross-entropy
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model cross-entropy')
plt.ylabel('Cross-entropy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

上述代码中，我们首先加载MNIST数据集，并将其转换为Keras模型所需的形式。接着，我们定义了一个包含两个隐藏层的神经网络，每个隐藏层有512个神经元。我们使用Relu激活函数和Dropout正则化层来防止过拟合。在输出层，我们使用Softmax激活函数来输出每个数字类别的概率分布。

模型编译后，我们使用训练数据进行训练，并在测试数据上评估模型。然后，我们使用Matplotlib库绘制训练和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线。

简单的pycharm深度学习代码，可以直接运行不出现错误，训练100个epoch，得到训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线

这里提供一个基于Keras框架的深度学习代码范例，使用MNIST手写数字数据集进行训练，可直接在PyCharm中运行。

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test))

# 绘制准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制损失函数曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制交叉熵函数曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Cross Entropy')
plt.ylabel('Cross Entropy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

代码中首先加载MNIST数据集并进行预处理，然后定义了一个卷积神经网络模型，使用Adam优化器编译模型，接着训练模型并使用Matplotlib库绘制了准确率曲线、损失函数曲线和交叉熵函数曲线。