写一个cnn代码
时间: 2023-11-27 14:49:02 浏览: 38
以下是一个简单的 CNN 代码示例,用于 MNIST 数据集的图像分类:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载数据集
(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)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', test_loss)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
这个 CNN 模型包含了一个卷积层(Conv2D),一个最大池化层(MaxPooling2D),一个扁平层(Flatten)和一个全连接层(Dense)。在训练过程中,我们使用了交叉熵作为损失函数,Adam 作为优化器,并计算了准确率作为评估指标。
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