用tensorflow搭建神经网络 进行mnist 要求5层网络 准确率达到95以上 用是keras的数据
时间: 2024-03-05 10:50:25 浏览: 29
好的,我可以回答这个问题。对于这个问题,您可以按照以下步骤使用TensorFlow和Keras搭建一个5层神经网络并对MNIST数据进行训练,以达到95%以上的准确率:
1. 导入必要的库和数据集。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
```
2. 对数据进行归一化处理。
```python
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
```
3. 构建神经网络模型。
```python
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
4. 编译模型。
```python
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
5. 训练模型并评估准确率。
```python
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
在上述代码中,我们使用了一个包含5个层的神经网络模型,其中第一层是将28x28的图像展平的Flatten层,接下来是三个带有ReLU激活函数的全连接层,最后一层是带有softmax激活函数的输出层,用于输出10个类别中每个类别的概率。
然后我们使用Adam优化器,稀疏分类交叉熵损失函数进行编译模型,并使用MNIST数据集进行10个epoch的训练。最后,我们使用测试数据集评估模型的准确率。
这个模型可以达到95%以上的准确率。
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