cnn模型生成logits.npy

由于没有具体的任务和数据集，无法为您提供完整的代码。但是，以下是一个示例，展示如何使用CNN模型生成logits.npy：

import tensorflow as tf

# 加载数据集
# ...

# 定义CNN模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.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=5)

# 生成logits.npy
logits = model.predict(test_images)
np.save('logits.npy', logits)

在这个例子中，我们首先加载了数据集，然后定义了一个简单的CNN模型。我们使用MNIST数据集来进行训练和测试。然后，我们编译模型，使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数。我们训练模型，使用5个epochs进行训练。最后，我们使用测试图像生成logits.npy文件。