paddle.fluid模块通过什么方法实现网络构建,请代码示例
时间: 2024-06-10 12:08:22 浏览: 20
paddle.fluid模块可以使用Python代码来构建深度学习模型,以下是示例代码:
import paddle
import paddle.fluid as fluid
# 定义输入数据和标签
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[3, 224, 224], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
# 定义网络结构
conv1 = fluid.layers.conv2d(input=image, num_filters=32, filter_size=3, stride=1, padding=1, act='relu')
pool1 = fluid.layers.pool2d(input=conv1, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2)
conv2 = fluid.layers.conv2d(input=pool1, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, padding=1, act='relu')
pool2 = fluid.layers.pool2d(input=conv2, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2)
fc = fluid.layers.fc(input=pool2, size=10, act='softmax')
# 定义损失函数和优化器
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=fc, label=label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=0.001)
optimizer.minimize(avg_loss)
# 定义执行器和输入数据的维度
exe = fluid.Executor(place=fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())
feeding = {'image':0, 'label':1}
data_dims = [-1, 3, 224, 224]
以上代码定义了一个简单的卷积神经网络,由两个卷积层和两个池化层构成,最后接一个全连接层,输出10类别的概率。损失函数使用交叉熵,优化器使用Adam。在训练时需要提供输入数据和标签,以及执行器和输入数据的维度。
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