TensorFlow畳み込みニューラルネットワーク(CNN)実装ガイド

1年 ago
陽, 向宇
1 minute

TensorFlowを使用して畳み込みニューラルネットワークを実装する基本的なコード例は次のとおりです：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

# 定义卷积神经网络的结构
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)

conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)

flat = tf.layers.flatten(pool2)
dense = tf.layers.dense(inputs=flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(inputs=dense, units=10)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 训练模型
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 在这里可以加载数据集并进行训练
# 这里省略了数据加载和训练过程

# 测试模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 在这里可以加载测试数据并计算准确率
# 这里省略了测试数据加载和准确率计算过程

これは簡単な畳み込みニューラルネットワークモデルであり、自分のデータセットとタスクに合わせて変更や拡張が可能です。ネットワーク構造、損失関数、最適化器などを適宜変更できます。お役に立てれば幸いです！

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