写一段利用python语言的卷积神经网络
时间: 2023-02-24 10:17:49 浏览: 80
下面是一个使用python语言实现卷积神经网络的示例代码:
```
import tensorflow as tf
# 定义输入层
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
# 定义隐藏层
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# 定义输出层
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
这份代码实现了一个简单的卷积神经网络,它由输入层、隐藏层和输出层三部分组成。使用了TensorFlow中的Keras API来定义模型。模型中包含两个卷积层和两个最大池化层,以及一个全连接层。最后,使用compile方法来编译模型,配置损失函数、优化器和评估指标。