搭建一个十分类的卷积神经网络模型用于数字识别,数据集使用MNIST
时间: 2023-09-18 22:08:08 浏览: 14
好的,我可以为您提供如下的十分类卷积神经网络模型代码,您可以在MNIST数据集上进行训练和测试。
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 定义模型结构
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images / 255.0
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))
```
该模型使用了三个卷积层和三个池化层,最后输出一个10个神经元的全连接层,用于进行十分类任务。您可以根据需要进行修改和调整。
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