请给出一个人工智能大作业的完整代码
时间: 2023-10-31 18:06:21 浏览: 40
抱歉,由于人工智能大作业涉及到不同的应用场景和问题,代码实现也会因此而异,无法给出一个通用的完整代码。但是,以下是一个数字识别的代码示例,供您参考:
```
# 导入库
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载MNIST数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# 建立模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
# 使用模型进行预测
probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
```
以上代码实现了一个简单的数字识别模型,包括数据集的加载、模型的建立、训练和评估等步骤。具体来说,该模型使用了一个包含两个全连接层的神经网络,对输入的数字图片进行分类。在训练过程中,使用了Adam优化器和交叉熵损失函数。在预测过程中,使用了Softmax函数对输出进行了归一化,得到了每个数字的概率分布。