# Dataset and model creation (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train / 255. x_test = x_test / 255. inputs = Input(shape=(28, 28,)) x = Flatten()(inputs) y = Spectral(200, activation='relu', name='Spec1', use_bias=False)(x) y = Spectral(300, activation='relu', is_diag_start_trainable=True, use_bias=False, name='Spec2')(y) y = Spectral(300, activation='relu', name='Dense1')(y) x = Spectral(200, activation='relu', name='Spec3', use_bias=False)(x) x = Spectral(300, activation='relu', is_diag_start_trainable=True, use_bias=False, name='Spec4')(x) x = Spectral(300, activation='relu', name='Spec5')(x) z = Average()([x, y]) outputs = Dense(10, activation="softmax")(z) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name="branched") model.compile(optimizer=Adam(1E-3), loss=scc(from_logits=False), metrics=["accuracy"]) model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, batch_size=300, epochs=1, verbose=0) model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=300)

这段代码是使用上述定义的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估。

首先，加载MNIST数据集，并对输入数据进行归一化处理，将像素值从0-255缩放到0-1范围。

然后，定义了一个输入层，形状为(28, 28)的张量。

接着，通过Flatten层将输入展平为一维向量。

创建了两个隐藏层和两个输入层，使用了Spectral层，并使用ReLU激活函数。第二个隐藏层和输入层还具有一个可训练的对角线起始谱权重，并且不使用偏置。

通过Average层将隐藏层和输入层的输出进行平均。

最后，通过Dense层将平均值映射到具有10个输出节点的softmax层，用于多类别分类任务。

接着定义了模型的结构，并使用Adam优化器、交叉熵损失函数和准确率作为指标进行模型编译。

然后，使用fit函数对模型进行训练，传入训练数据x_train和y_train，设置验证集比例为0.2，批处理大小为300，训练轮数为1，verbose参数设置为0（不显示训练过程）。

最后，使用evaluate函数对模型进行评估，传入测试数据x_test和y_test，批处理大小为300，返回损失值和准确率。

相关问题

(X_train,Y_train),(X_test,Y_test) = mnist.load_data()

This code uses the `load_data()` function from the `mnist` module to load the MNIST dataset. The dataset is split into training and testing sets, with the training set stored in `X_train` and `Y_train` variables, and the testing set stored in `X_test` and `Y_test` variables. `X_train` and `X_test` contain the images of handwritten digits, while `Y_train` and `Y_test` contain the corresponding labels for those images.

如何用我的.csv文件替换下列代码中的数据集，其中我的.csv文件是一个列数加上四个变量的五列数据，代码如下 #code-4-3.py #Simple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)#选取前400个样本作为训练集 y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)#选取剩余的样本作为训练集 y_data_test = y_test.reshape(-1, 1) simple_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 simple_model.fit(x_data_train,y_data_train)#用训练数据拟合模型 y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_data_test,y_data_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_data_test,y_data_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test) print('R2') print(r_squared)

可以使用pandas库中的read_csv()函数读取csv文件，并将读取的数据集存储在一个DataFrame对象中，然后将该DataFrame对象转换为NumPy数组，以便用于模型训练。

下面是替换后的代码示例：

#code-4-3.py #Simple Linear Regression 
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 获取特征变量和目标值
x_data = data.iloc[:, :-4].values
y_data = data.iloc[:, -4:].values

# 选取某一特征变量作为训练集和测试集
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.25, random_state=1001)
x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)
y_data_train = y_train.reshape(-1, 1)
x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)
y_data_test = y_test.reshape(-1, 1)

simple_model = LinearRegression()
simple_model.fit(x_data_train, y_data_train)
y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)

plt.subplot(1, 1, 1)
plt.scatter(x_data_test, y_data_test, s=20, color="r")
plt.scatter(x_data_test, y_data_test_p, s=20, color="b")
plt.xlabel('Room Number')
plt.ylabel('Price')
plt.title('your_feature_name')

plt.show()

r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test)
print('R2')
print(r_squared)

需要注意的是，你需要将代码中的“your_dataset.csv”和“your_feature_name”替换为你实际使用的文件名和特征名称。