应用keras构建CNN神经网络进行CIFAR100类别分类 进行模型编写 两层卷积层+两个神经网络层(这里的网络设定不固定,可以自己设计) 网络设计: 第一层 卷积:32个filter、大小5*5、strides=1、padding="SAME" 激活:Relu 池化:大小2x2、strides2 第一层 卷积:64个filter、大小5*5、strides=1、padding="SAME" 激活:Relu 池化:大小2x2、strides2 全连接层 第一层 1024个神经元 第二层 100个神经元 模型进行训练(训练次数最少5次) 打印训练结果和准确率
时间: 2024-03-02 09:51:43 浏览: 22
好的,以下是代码实现:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar100.load_data()
# 数据预处理
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# 定义模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=2))
model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=2))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(1024, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(100, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=5,
validation_data=(test_images, test_labels))
# 打印训练结果和准确率
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Test accuracy:", test_acc)
```
这里我们使用了 TensorFlow 的 Keras 模块,构建了一个 2 层卷积层和 2 个神经网络层的 CNN 神经网络模型,并使用 CIFAR100 数据集进行了训练和测试。训练结果和准确率的可视化图表会自动生成。
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