轴承卷积神经网络代码

对于轴承卷积神经网络的代码，这里给出一个简单的示例，供参考：

import tensorflow as tf

# 定义轴承卷积神经网络模型
def bearing_cnn_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

# 创建模型实例
input_shape = (28, 28, 1)  # 输入图像的形状
model = bearing_cnn_model(input_shape)

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predicted_labels = model.predict(test_images)

# 相关问题: