标签：图片 sse ann exp 卷积神经网络 三维 com 实现图 lib
tensorflow搭建卷积神经网络非常简单，我们使用卷积神经网络对fashion mnist数据集进行图片分类，首先导包：
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
导入数据集：
(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
查看图片的shape维度：
train_image.shape
输出：
(60000, 28, 28)
由于我们卷积神经网络需要的是四维的数据，也就是一共需要有四个维度，分别是（图片，横向像素，竖直方向的像素，channel）。
这个数据集里面的图像均为三维的矩阵，且为黑白图片，因此channel为1，如果是RGB的彩色图片的话，channel为3.因此我们把三维的图片变成4维的图片，利用numpy即可：
train_image=np.expand_dims(train_image,-1)
test_image=np.expand_dims(test_image,-1)
然后开始搭建卷积神经网络，我试了试自己的这个模型，做出来的结果甚至比Yun lekun提出的lenet5神经网络更好。搭建神经网络的架构如下：
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32,(3,3), input_shape=train_image.shape[1:], activation="relu", padding="same")) #添加maxpooling层是因为在之后同样的卷积核能够提取的特征更多，增大“感受野” model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D()) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64,(3,3),activation="relu")) model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()) model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation=‘softmax‘))
编译模型：
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=[‘acc‘] )
得到图像的分类结果，并绘制loss函数变化的图像，用来分析是否模型是否过拟合：
plt.plot(history.epoch,history.history.get(‘loss‘),label="loss") plt.plot(history.epoch,history.history.get(‘val_loss‘),label="val_loss") plt.legend()
得解。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/13204511.html
