用python写一维深度卷积神经网络代码

好的，以下是一个简单的一维深度卷积神经网络的 Python 代码：

import tensorflow as tf

# 创建输入层
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1))

# 添加一维卷积层和最大池化层
conv1d_layer = tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(input_layer)
max_pool1d_layer = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1d_layer)

# 添加另一个一维卷积层和最大池化层
conv1d_layer2 = tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(max_pool1d_layer)
max_pool1d_layer2 = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1d_layer2)

# 添加展平层和全连接层
flatten_layer = tf.keras.layers.Flatten()(max_pool1d_layer2)
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu')(flatten_layer)

# 添加输出层
output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')(dense_layer)

# 创建模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

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

# 打印模型结构
model.summary()

这个模型包含两个一维卷积层和两个最大池化层，以及一个全连接层和一个输出层。你可以根据自己的需求更改各个层的参数。