使用python语言写出一个卷积神经网络的简单预测模型
时间: 2023-06-15 10:05:40 浏览: 62
好的,以下是一个简单的卷积神经网络的预测模型。
```
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 训练模型
model.fit(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, epochs=5)
# 评估模型
model.evaluate(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test)
```
这个模型使用了一个单一的卷积层,一个最大池化层,一个平铺层和一个密集层。输入是28x28图像,输出是10个类别的概率分布。数据集是MNIST手写数字数据集。
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