Python实现卷积神经网络——附完整源码_python卷积神经网络代码

Python实现卷积神经网络——附完整源码

卷积神经网络是一种深度学习模型，用于处理图像、语音等大型数据。在本文中，我们将使用Python实现卷积神经网络，并提供完整的源代码作为参考。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括NumPy、Matplotlib和TensorFlow：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
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然后，我们定义一个函数来加载MNIST数据集，该数据集包含手写数字图像和相应的标签：

def load_data():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], 28, 28, 1)) / 255.0
    x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], 28, 28, 1)) / 255.0
    y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train)
    y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test)
    return x_train, y_train, x_test, y_test
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接下来，我们定义卷积神经网络模型。该模型由两个卷积层和两个全连接层组成：

def create_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=
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