用于CIFAR-10数据集的代码
时间: 2023-03-05 15:57:28 浏览: 72
以下是一个简单的用于CIFAR-10数据集的Python代码,它使用TensorFlow框架:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
# 定义模型
model = keras.Sequential(
[
keras.Input(shape=(32, 32, 3)),
layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dropout(0.5),
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=64, epochs=10, validation_split=0.1)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=64)
```
这个模型使用两个2D卷积层和两个最大池化层进行特征提取,然后使用一个密集层进行分类。模型使用了Dropout进行正则化,以防止过拟合。模型使用的优化器是Adam,并使用稀疏分类交叉熵作为损失函数。最后,我们使用测试集对模型进行评估。
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