使用python针对cifar10训练一个5到8层全连接神经网络
时间: 2024-02-13 20:06:44 浏览: 29
好的,下面是一个针对cifar10数据集的5到8层全连接神经网络的训练代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 定义模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Flatten(input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
这个示例代码中,我们使用了 `Sequential` 模型来搭建神经网络,使用了 `Dense` 层来构建全连接层。在 `Dense` 层中,我们使用了不同的激活函数,并通过调整层数来训练模型。
在训练过程中,我们使用了 `adam` 优化器和 `sparse_categorical_crossentropy` 损失函数,并在每个 epoch 结束后记录了模型在验证集上的准确率。最后评估了模型在测试集上的表现。