使用R语言搭建一个输入为784维,输出为10维的卷积神经网络,并且不使用Sequential
时间: 2023-06-20 13:09:19 浏览: 46
好的,以下是一份使用R语言搭建的卷积神经网络的代码,实现输入为784维,输出为10维的分类任务。
首先,我们需要加载必要的库:
``` r
library(keras)
library(tensorflow)
```
接下来,我们需要准备数据。这里使用MNIST手写数字数据集作为例子。我们可以使用`keras`库提供的函数直接下载该数据集:
``` r
mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
y_train <- mnist$train$y
x_test <- mnist$test$x
y_test <- mnist$test$y
```
对于卷积神经网络,我们需要将数据的形状进行调整,变成4维张量(batch_size, height, width, channels)。对于MNIST数据集,图片的高度和宽度都是28,通道数为1。因此,我们可以这样进行调整:
``` r
x_train <- array_reshape(x_train, c(nrow(x_train), 28, 28, 1))
x_test <- array_reshape(x_test, c(nrow(x_test), 28, 28, 1))
```
接下来,我们可以开始搭建卷积神经网络。不使用`Sequential`的方式可以让我们更加灵活地定义网络结构。下面是一个简单的卷积神经网络示例:
``` r
input_shape <- c(28, 28, 1)
# 定义输入层
inputs <- layer_input(shape = input_shape)
# 定义卷积层
conv1 <- layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3, 3), activation = 'relu')(inputs)
pool1 <- layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2))(conv1)
# 定义第二个卷积层
conv2 <- layer_conv_2d(filters = 64, kernel_size = c(3, 3), activation = 'relu')(pool1)
pool2 <- layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2))(conv2)
# 将卷积层输出的3维张量转换为1维张量
flatten <- layer_flatten()(pool2)
# 定义全连接层
fc1 <- layer_dense(units = 128, activation = 'relu')(flatten)
dropout <- layer_dropout(rate = 0.5)(fc1)
outputs <- layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')(dropout)
# 定义模型
model <- keras_model(inputs = inputs, outputs = outputs)
# 编译模型
model %>% compile(
loss = 'sparse_categorical_crossentropy',
optimizer = optimizer_rmsprop(),
metrics = c('accuracy')
)
```
上面的代码定义了一个包含两个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络。其中,第一个卷积层包含32个3x3的卷积核,第二个卷积层包含64个3x3的卷积核。每个卷积层之后都有一个最大池化层。最后的全连接层包含128个神经元,加上一个dropout层,最终输出10维的预测结果。
我们可以使用`summary()`函数查看模型的结构:
``` r
summary(model)
```
最后,我们可以使用`fit()`函数对模型进行训练:
``` r
model %>% fit(
x_train, y_train,
epochs = 10,
batch_size = 128,
validation_split = 0.2
)
```
训练完成后,我们可以使用`evaluate()`函数对模型进行评估:
``` r
model %>% evaluate(x_test, y_test)
```