在TensorFlow1.15中写一层卷积神经网络
时间: 2023-04-12 13:01:02 浏览: 111
可以使用以下代码实现:
```python
import tensorflow as tf
class ConvNet(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D()
self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu')
self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D()
self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.pool2(x)
x = self.flatten(x)
x = self.fc1(x)
return self.fc2(x)
```
这是一个简单的卷积神经网络,包含两个卷积层和两个全连接层。在调用 `call` 方法时,输入的张量 `x` 会依次经过各个层的计算,最终输出预测结果。
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