简单的卷积网络应用案例代码,有输入和输出
时间: 2023-03-29 09:02:18 浏览: 58
以下是一个简单的卷积神经网络的代码示例,它可以对手写数字进行分类:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, 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)
```
这个模型使用了三个卷积层和两个全连接层,可以对手写数字进行分类。输入是一个28x28的灰度图像,输出是一个10维的向量,每个元素表示对应数字的概率。
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