self.act = nn.SELU(inplace=True)

这是一个使用 SELU（Scaled Exponential Linear Unit）激活函数的操作。SELU激活函数是一种具有自归一化性质的激活函数，可以在神经网络中提供更好的稳定性和收敛性能。在这段代码中，它被应用于某个神经网络模型的某个层，通过设置 `inplace=True` 参数，可以直接在原始张量上计算，节省内存空间。

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import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型，使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5，请你通过修改学习率等方式修改代码，假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

如果准确率较低，可以通过以下方式尝试提高准确率：

1. 调整学习率：学习率是一个重要的超参数，可以尝试减小或增大学习率，以找到一个更好的值。例如，尝试将学习率从0.01调整为0.005或0.02。

2. 增加训练轮数：训练模型的轮数越多，模型就有越多的机会学习数据集中的模式。尝试增加训练轮数，以提高模型准确率。

3. 调整网络结构：可以尝试增加或减少卷积层、全连接层或dropout层等，以找到更好的网络结构。例如，增加卷积层或全连接层的数量，或者尝试使用其他激活函数。

4. 数据增强：数据增强是一种有效的方式，可以增加数据集的多样性，并提高模型的泛化能力。可以尝试使用不同的数据增强技术，例如旋转、平移、缩放、翻转等。

以下是修改后的代码，调整了学习率和训练轮数，并增加了数据增强：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据集路径和图像大小
data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD'
image_size = (224, 224)
batch_size = 32

# 使用数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=10,
                                   width_shift_range=0.1,
                                   height_shift_range=0.1,
                                   zoom_range=0.1,
                                   horizontal_flip=True,
                                   rescale=1./255)

# 从目录中加载训练数据集
train_ds = train_datagen.flow_from_directory(data_dir,
                                             target_size=image_size,
                                             batch_size=batch_size,
                                             class_mode='categorical')

# 从目录中加载验证数据集
val_ds = image_dataset_from_directory(data_dir,
                                       validation_split=0.2,
                                       subset="validation",
                                       seed=123,
                                       image_size=image_size,
                                       batch_size=batch_size)

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加全连接层
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(128, activation='selu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(64, activation='selu'))
model.add(layers.Dense(train_ds.num_classes))

# 编译模型，使用 Adam 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数
model.compile(optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型，共训练 20 轮
history = model.fit(train_ds, epochs=20, validation_data=val_ds)

# 绘制训练过程中的准确率和损失曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

# 在测试集上评估模型准确率
test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds)
print(f'测试准确率: {test_acc}')

在代码中，使用了ImageDataGenerator进行数据增强，并将Adam优化器用于模型的编译。另外，将训练轮数增加到了20轮。

怎么调用nn里面selu函数

您可以使用以下代码调用nn里的selu函数：

import torch.nn as nn

# 定义一个自定义的神经网络层，包含selu函数
class CustomLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.activation = nn.SELU()

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.activation(x)
        return x

在该自定义层中，我们使用nn.Linear定义了一个线性层，并使用nn.SELU定义了一个激活函数。 在forward函数中，我们按照顺序执行了线性函数和激活函数。这样，我们就可以在其他的神经网络结构中使用自定义层，并调用selu函数了。