包括代码应包括准备数据集、导入相关包、定义加载器、定义网络、定义损失函数、训练、测试等;
时间: 2023-07-04 22:11:22 浏览: 53
好的,下面是包括代码的完整示例:
```python
# 导入必要的包
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
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(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))
```
以上代码中,我们首先导入了必要的Keras相关包,然后加载了CIFAR-10数据集,并对数据进行了预处理。接着,我们定义了一个包含3个卷积层、3个池化层和2个全连接层的卷积神经网络模型。我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数对模型进行编译。最后,我们使用训练集对模型进行50个epochs的训练,并在测试集上进行了评估。
注意,以上代码中的超参数,如学习率、批大小、epochs等,可以根据实际情况进行调整。
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