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使用 Python 构建第一个 CNN 机器
学习模型的完整指南
在这篇博文中,我们将逐步介绍如何使用 Python 构建第一个卷
积神经网络 (CNN) 机器学习模型。由于 CNN 能够捕获数据中
的空间层次结构,因此被广泛用于图像识别和分类任务。
第 1 步:导入必要的库
首先,让我们导入构建 CNN 模型所需的库:
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import
Sequentialfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Densefrom
keras.datasets import mnistfrom keras.utils import to_categorical
第 2 步:加载和预处理数据
在本演示中,我们将使用 MNIST 数据集,其中包含手写数字。
让我们加载数据集并预处理数据:
# Load the MNIST dataset(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()#
Normalize the pixel values to be between 0 and 1x_train = x_train.astype('float32') /
255x_test = x_test.astype('float32') / 255# Reshape the input datax_train =
np.expand_dims(x_train, axis=-1)x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1)# One-hot
encode the target labelsy_train = to_categorical(y_train, 10)y_test =
to_categorical(y_test, 10)
第 3 步:构建 CNN 模型
现在,让我们使用以下架构构建 CNN 模型:
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Qshen
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