半监督学习神经网络代码代码

以下是一个使用TensorFlow实现的半监督学习神经网络的代码示例，同样使用MNIST数据集。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 将像素值归一化到0到1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

# 将标签转换为独热编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 构造半监督学习神经网络模型
inputs = keras.layers.Input(shape=(784,))
encoded = keras.layers.Dense(256, activation='relu')(inputs)
decoded = keras.layers.Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
outputs = keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(encoded)
autoencoder = keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=[decoded, outputs])

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

# 训练模型
autoencoder.fit(x_train, [x_train, y_train], epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, [x_test, y_test]))

# 预测测试集
decoded_imgs, predicted_labels = autoencoder.predict(x_test)

这个示例和前面的Keras示例非常相似，只是使用了TensorFlow来实现。我们首先加载MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，我们将标签转换为独热编码。接下来，我们构造了一个具有编码器、解码器和分类器的半监督学习神经网络模型。我们使用Adam优化器和两个损失函数（二元交叉熵和分类交叉熵）来编译模型，并将训练数据输入模型进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行预测，得到解码图像和预测标签。