一维卷积神经网络的代码

一维卷积神经网络的代码示例如下：

import tensorflow as tf

# 定义输入层的占位符
input_layer = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 100, 1])

# 定义一维卷积层
conv1d = tf.layers.conv1d(inputs=input_layer, filters=32, kernel_size=5, activation=tf.nn.relu)

# 定义池化层
pooling1d = tf.layers.max_pooling1d(inputs=conv1d, pool_size=2, strides=2)

# 定义全连接层
flatten = tf.layers.flatten(pooling1d)
dense = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=50, activation=tf.nn.relu)

# 定义输出层
logits = tf.layers.dense(inputs=dense, units=10)

# 定义损失函数和优化器
labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

这是一个简单的一维卷积神经网络的代码示例，包含了输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。这段代码可以用于图像、语音、信号等一维数据的分类问题。