CNN进行图像识别的代码
时间: 2024-05-01 18:19:21 浏览: 15
以下是一个简单的使用CNN进行图像分类的Python代码示例,使用Keras库:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist
# 加载MNIST数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# 将数据集转为适合CNN输入的格式
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
# 将标签转为one-hot编码格式
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)
# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, epochs=10, verbose=1)
# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
```
这个示例使用了一个简单的CNN模型对MNIST手写数字数据集进行分类。可以看到,使用Keras库可以很容易地实现CNN模型,并进行训练和评估。
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