TensorFlow2.0教程3-CNN

总裁余(余登武)

于 2023-11-10 17:28:34 发布

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分类专栏：重学深度学习文章标签： tensorflow cnn 人工智能

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该博客介绍了TensorFlow2.0中卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括读取数据、卷积层、池化层和全连接层的配置与训练。进一步探讨了CNN的变体网络，如NIN网络。此外，还讲解了文本卷积，特别是如何使用词向量进行文本分类，以及预处理数据和构建简单的CNN模型进行训练和预测。

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基础CNN网络

读取数据

import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow.keras.layers as layers
import matplotlib.pyplot as plt
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
print(x_train.shape, ' ', y_train.shape)
print(x_test.shape, ' ', y_test.shape)

plt.imshow(x_train[0])
plt.show()