写使用了一维cnn的代码
时间: 2023-08-29 13:05:27 浏览: 38
以下是一个使用一维卷积神经网络(CNN)的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
# 定义输入数据
X_train = np.random.random((1000, 10, 1))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(10,1)))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)
```
这个模型有两个卷积层和两个最大池化层,然后将结果展平并送入一个全连接层进行分类。在这个示例中,我们使用随机生成的数据进行训练。您可以将其替换为您自己的数据。
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