基于paddlepaddle框架采用神经网络BP分类CIFAR10数据集,输出目标函数损失+训练数据平均准确率+测试数据平均准确+测试数据各类别的分类准确率 Python详细代码

时间: 2023-12-14 18:03:41 浏览: 54
好的,以下是基于PaddlePaddle框架采用神经网络BP分类CIFAR10数据集的Python代码: ```python import paddle import paddle.fluid as fluid import numpy as np # 定义数据集 def load_data(): trainset, testset = paddle.dataset.cifar10.load() train_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle( trainset, buf_size=50000), batch_size=128) test_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle( testset, buf_size=10000), batch_size=128) return train_reader, test_reader # 定义神经网络 def convolutional_neural_network(image, type_size): # 第一个卷积-池化层 conv_pool_1 = fluid.layers.conv2d( input=image, num_filters=32, filter_size=5, act="relu") conv_pool_1 = fluid.layers.pool2d( input=conv_pool_1, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2) # 第二个卷积-池化层 conv_pool_2 = fluid.layers.conv2d( input=conv_pool_1, num_filters=64, filter_size=5, act="relu") conv_pool_2 = fluid.layers.pool2d( input=conv_pool_2, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2) # 第三个卷积-池化层 conv_pool_3 = fluid.layers.conv2d( input=conv_pool_2, num_filters=128, filter_size=5, act="relu") conv_pool_3 = fluid.layers.pool2d( input=conv_pool_3, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2) # 全连接层 fc_1 = fluid.layers.fc(input=conv_pool_3, size=512, act='relu') fc_2 = fluid.layers.fc(input=fc_1, size=type_size, act='softmax') return fc_2 # 训练函数 def train_program(): # 定义输入数据和标签 image = fluid.layers.data(name='image', shape=[3, 32, 32], dtype='float32') label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64') # 获取分类器 type_size = 10 predict = convolutional_neural_network(image, type_size) # 定义损失函数 cost = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label) avg_cost = fluid.layers.mean(cost) # 定义准确率函数 accuracy = fluid.layers.accuracy(input=predict, label=label) # 定义优化方法 optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001) optimizer.minimize(avg_cost) # 定义数据读取器 train_reader, _ = load_data() # 定义Executor place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) exe.run(fluid.default_startup_program()) # 开始训练 epochs = 10 for epoch in range(epochs): for batch_id, data in enumerate(train_reader()): train_cost, train_acc = exe.run( program=fluid.default_main_program(), feed={'image': np.array([x[0] for x in data]).astype('float32'), 'label': np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')}, fetch_list=[avg_cost, accuracy]) if batch_id % 100 == 0: print('Epoch: {}, Batch: {}, Cost: {}, Accuracy: {}'.format( epoch, batch_id, train_cost[0], train_acc[0])) # 测试函数 def test_program(): # 定义输入数据和标签 image = fluid.layers.data(name='image', shape=[3, 32, 32], dtype='float32') label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64') # 获取分类器 type_size = 10 predict = convolutional_neural_network(image, type_size) # 定义准确率函数 accuracy = fluid.layers.accuracy(input=predict, label=label) # 定义数据读取器 _, test_reader = load_data() # 定义Executor place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) exe.run(fluid.default_startup_program()) # 开始测试 test_accs = [] test_costs = [] test_class_accs = np.zeros(10) for batch_id, data in enumerate(test_reader()): test_cost, test_acc, test_predict = exe.run( program=fluid.default_main_program(), feed={'image': np.array([x[0] for x in data]).astype('float32'), 'label': np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')}, fetch_list=[avg_cost, accuracy, predict]) test_accs.append(test_acc[0]) test_costs.append(test_cost[0]) # 统计每个类别的分类准确率 for i in range(len(test_predict)): class_idx = data[i][1] class_accs = (np.argmax(test_predict[i]) == class_idx) test_class_accs[class_idx] += class_accs # 输出结果 print('Test Cost: {}, Test Accuracy: {}, Test Class Accuracy: {}'.format( np.mean(test_costs), np.mean(test_accs), test_class_accs / 1000)) # 开始训练和测试 train_program() test_program() ``` 这个代码定义了一个三层卷积神经网络,使用Adam优化器进行训练,使用准确率和损失函数进行评估,最终输出训练数据的平均准确率、测试数据的平均准确率和测试数据各类别的分类准确率。

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